【摘 要】
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态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础,其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能.针对态势要素不易获取问题,提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
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态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础,其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能.针对态势要素不易获取问题,提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素 获取方法.在该层次化获取框架中,利用主成分分析( PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性 编码融合处理,将其结果用于优化概率神经网络( PNN)结构,降低系统复杂度.以PNN作为基分类 器,基分类器通过反复迭代、权重更替,然后加权融合处理形成最终的强多分类器.实验结果表明, 该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%,明显优
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