CMA-ES算法优化网络安全态势预测模型

摘要：

针对网络安全态势预测问题,提出了一种预测方法.该方法采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)算法来优化径向基神经网络(RBF)预测模型中的参数,使得RBF预测模型具备更好的泛化能力,可以快速的找出复杂时间序列中的规律.仿真实验结果表明,采用CMA-ES优化的RBF预测模型能够准确预测出一段时间内的网络安全态势值,预测精度高于传统预测手段.

关键词：网络安全态势预测、CMA-ES优化算法、RBF神经网络、时间序列预测

所属期刊栏目：22

分类号：TP393.0(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省教育厅科学技术研究项目吉教科合字[2014]第145号,[2016]第344号;海南省自然科学基金面上项目617120,617121

在线出版日期：2017-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：140-144