【摘 要】
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目的针对现有信息安全评估算法的准确性和鲁棒性不足,以及评估效率的低下,本文提出一种新型带门限回归单元的循环神经网络(GRU-RNN)信息安全评估算法.方法该算法首先提取信息
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师教育科研项目:(JAT171070).
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目的针对现有信息安全评估算法的准确性和鲁棒性不足,以及评估效率的低下,本文提出一种新型带门限回归单元的循环神经网络(GRU-RNN)信息安全评估算法.方法该算法首先提取信息安全评估中的内外安全态势特征,然后将特征应用至GRU-RNN时间序列分析网络中,通过对该时间序列分析网络模型的训练和交叉验证,完成对网络信息安全的评估.结果在林肯实验室的DARPA数据集上进行仿真实验,相比于传统网络安全评估算法,本文提出算法获得了更高的评估准确率和鲁棒性.尽管GRU-RNN模型需要更多的训练时间,但是能够保证更好的评估
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