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融合自适应SSAE与神经网络算法的网络安全模型研究
1
作者
林金妹
韦冰东
《信息技术与信息化》
2025年第2期139-142,共4页
为提升网络安全防护的智能化与精准度,利用自适应SSAE与神经网络融合算法,优化设计网络安全模型。采用网络爬虫算法,采集网络运行数据以此作为模型输入值。从防护时间、风险容忍度等方面设置模型约束条件。以自适应堆叠稀疏自编码器和...
为提升网络安全防护的智能化与精准度,利用自适应SSAE与神经网络融合算法,优化设计网络安全模型。采用网络爬虫算法,采集网络运行数据以此作为模型输入值。从防护时间、风险容忍度等方面设置模型约束条件。以自适应堆叠稀疏自编码器和神经网络构建与融合,通过算法的学习迭代提取网络运行特征,根据提取特征与网络异常标准特征的匹配度,确定网络的异常状态与类型。根据网络异常检测结果,通过异常节点隔离、安全加固、访问控制3个步骤,实现模型的安全防御功能。通过模型测试实验得出结论:与传统模型相比,优化设计模型的网络攻击误检率和漏检率分别下降4.25%和3.55%,在模型作用下网络丢包率降低1.28%。
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关键词
自适应ssae算法
神经网络
算法
融合
算法
网络安全
模型设计
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职称材料
题名
融合自适应SSAE与神经网络算法的网络安全模型研究
1
作者
林金妹
韦冰东
机构
广西理工职业技术学院
出处
《信息技术与信息化》
2025年第2期139-142,共4页
文摘
为提升网络安全防护的智能化与精准度,利用自适应SSAE与神经网络融合算法,优化设计网络安全模型。采用网络爬虫算法,采集网络运行数据以此作为模型输入值。从防护时间、风险容忍度等方面设置模型约束条件。以自适应堆叠稀疏自编码器和神经网络构建与融合,通过算法的学习迭代提取网络运行特征,根据提取特征与网络异常标准特征的匹配度,确定网络的异常状态与类型。根据网络异常检测结果,通过异常节点隔离、安全加固、访问控制3个步骤,实现模型的安全防御功能。通过模型测试实验得出结论:与传统模型相比,优化设计模型的网络攻击误检率和漏检率分别下降4.25%和3.55%,在模型作用下网络丢包率降低1.28%。
关键词
自适应ssae算法
神经网络
算法
融合
算法
网络安全
模型设计
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合自适应SSAE与神经网络算法的网络安全模型研究
林金妹
韦冰东
《信息技术与信息化》
2025
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