基于云计算的网络安全风险预测模型的构建及应用研究

摘要

为了提高云环境下网络安全风险预测精度和时效性,文章在AHP方法基础上,添加RBF神经网络,提出RBF-AHP网络安全预测模型研究。该模型以AHP框架中预测目标信息作为输入层信息,经过学习和收敛处理,生成预测结果。应用仿真测试结果显示,该预测模型的预测精度为96%,能够有效缩短预测时间,异常检测时间较短,可以作为网络安全管理工具。