基于RBF神经网络的网络安全态势感知预测研究

摘要

针对网络安全态势的感知问题,结合巨龙山和者磨山风电场的运行情况,文章提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型,采用K-means聚类算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势,并采用训练数据来训练该模型.训练结果表明,该方法能较准确的获得态势预测结果,具有较高的检测准确率,与BP神经网络预测对比也显示出更高的精度与更好的适应性.