【摘 要】
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互联网的飞速发展给人们的生活带来便利的同时,也给网络攻击者提供了良好的环境.网络安全问题不仅关乎民生,也关乎国家安全,因此,网络安全问题引起了中央高度重视.为此,学者们提出了很多应对网络安全攻击和网络异常检测的方法,其中机器学习算法占据重要地位.该文采用多种机器学习方法,首先对数据集KDD99进行网络异常检测,并预测其攻击类型,再对国家电网金华供电公司网络数据进行网络攻击威胁预测及等级分类.研究发现采用决策树算法预测准确度最高,同时运行时间也短,此外,研究揭示KDD99数据集中U2R攻击类型容易被预测为正
【机 构】
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国家电网金华供电公司,浙江金华321017
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互联网的飞速发展给人们的生活带来便利的同时,也给网络攻击者提供了良好的环境.网络安全问题不仅关乎民生,也关乎国家安全,因此,网络安全问题引起了中央高度重视.为此,学者们提出了很多应对网络安全攻击和网络异常检测的方法,其中机器学习算法占据重要地位.该文采用多种机器学习方法,首先对数据集KDD99进行网络异常检测,并预测其攻击类型,再对国家电网金华供电公司网络数据进行网络攻击威胁预测及等级分类.研究发现采用决策树算法预测准确度最高,同时运行时间也短,此外,研究揭示KDD99数据集中U2R攻击类型容易被预测为正常类型.该研究为降低误报率和提高网络安全性能的系统设计提供参考.
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场强预测是评估和衡量GSM-R系统通信质量的一种重要手段,准确高效的场强预测对信道建模提出了更高的要求.本文提出利用人工神经网络中应用最广泛的误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测GSM-R系统的场强.预测结果表明:无需进行三维场景建模,利用表征非线性关系的BP网络即可实现准确的场强预测;相比于无环境特征的数据集,携带环境特征的数据集生成的预测模型精度较高、误差较低.场强预测有助于研究人员理解无线通信特性,更好地服务于GSM-R系统的规划与设计.
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