AC-RBF神经网络在网络安全态势预测中的应用

"一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法通过自适应聚类算法确定网络节点，利用梯度下降法训练模型以预测网络安全态势。这种方法与K-均值RBF神经网络和SVM模型相比，能在较小的网络规模下提供更精确的预测，并能体现态势的总体趋势。" 在网络安全领域，理解和预测网络安全态势是至关重要的任务，因为它有助于预防潜在的威胁和攻击。本文提出的基于AC-RBF神经网络的预测方法，针对这一需求提供了新的解决方案。AC-RBF（自适应聚类径向基函数）神经网络是一种高级的学习模型，它结合了聚类算法和径向基函数，旨在处理非线性问题。 首先，该方法对网络安全态势的样本数据进行自适应聚类。这意味着它可以根据数据的内在结构动态调整网络的隐藏层节点数量，这种灵活性使得模型能够更好地适应复杂的数据分布。聚类过程帮助确定了网络中合适的节点数目，这在传统RBF网络中通常需要预先设定。 其次，使用梯度下降法对神经网络进行训练。这是一种优化算法，用于最小化网络的损失函数，以找到最佳的权重和偏置参数，从而建立网络安全态势样本之间的非线性映射关系。这种映射关系能够揭示不同态势之间的复杂关联，为预测未来的网络安全状态提供基础。 仿真实验结果显示，AC-RBF神经网络在预测精度和效率上优于传统的K-均值RBF神经网络和支持向量机(SVM)。K-均值算法可能会因为固定节点数而导致泛化能力不足，而SVM虽然在处理小规模数据集时表现出色，但在大数据集或非线性问题上可能面临挑战。相比之下，AC-RBF神经网络能够在保持网络规模相对较小的情况下，提供更准确的预测结果，同时能够捕捉到网络安全态势的整体变化趋势。 这项研究的贡献在于提出了一种更有效且适应性强的网络安全态势预测模型，对于网络安全管理和防护策略的制定具有实际应用价值。未来的研究可以进一步探索如何结合其他机器学习技术和实时数据流分析，以提升预测的实时性和准确性，更好地应对不断演变的网络安全威胁。