【摘 要】
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面向多源异构大数据环境下云安全态势预测的准确性问题,提出了一种基于深度信念网络的云安全态势预测模型.首先,针对云计算环境的安全需求引入可度量的态势要素指标体系.然后
【机 构】
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哈尔滨师范大学 计算机科学与信息工程学院,哈尔滨,150025哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;
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面向多源异构大数据环境下云安全态势预测的准确性问题,提出了一种基于深度信念网络的云安全态势预测模型.首先,针对云计算环境的安全需求引入可度量的态势要素指标体系.然后,构建了云安全态势预测的样本数据,通过深度信念网络实现了态势要素和预测值之间的映射,并结合改进的差分进化算法实现了隐含层网络参数的优化.同时,引入二维旋转交叉策略增加进化种群的多样性,避免预测模型过早收敛.最后,仿真结果表明相对于现有的云安全态势预测模型提高了预测准确度.
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