基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络 安全风险评估系统设计

摘要：

网络规模不断扩大的同时,也容易受到各种安全风险的威胁,因此,必须对网络安全风险进行准确评估.传统的评估系统中存在的趋势性、周期性以及随机性影响评估准确率的问题,导致评估的结果大都不准确;为此,提出并设计了基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络安全风险评估系统.首先对系统的硬件进行了设计,并得出了设计的框图;然后使用混沌粒子群的优化算法和BP神经网络的算法对系统的软件进行了设计;最后进行了对比的实验.实验结果表明,该系统能够更好的协调,并处理评估过程中出现的问题,不会受到趋势性、周期性以及随机性的影响,能够更好的发挥网络安全评估的效果,提高评估的准确率,减小相对的误差.

关键词：混沌粒子群优化、BP神经网络、网络安全、风险评估

所属期刊栏目：19

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-07-08（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：251-255