聚类分析和神经网络相融合的网络信息系统风险评价

摘要：

为提高网络信息安全风险评价精度，提出一种聚类分析和神经网络相融合的信息系统风险评价模型。本文对信息安全风险进行聚类分析，从每一类聚类结果中任意提取一个子类组成单个神经网络的训练样本集，并给每个单独的神经网络赋予不同的权重，将单个神经网络组成加权融合神经网络，得到网络信息安全风险评价精度。仿真结果表明，该模型提高了网络信息安全风险的评价的精度，加快了评价速度，能够很好地克服传统网络信息安全风险评价模型的缺陷。

关键词：网络信息安全、风险评价、聚类分析、加权融合神经网络

分类号：TP315(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32