复合卷积神经网络：提升网络安全态势预测效率与准确度

本文主要探讨了"应用改进卷积神经网络的网络安全态势预测方法"这一主题，针对神经网络态势预测模型在训练过程中存在的复杂度高、效率低的问题，研究人员提出了创新性的解决方案。他们借鉴深度可分离卷积和分解卷积技术的优点，设计了一种基于复合卷积结构的改进型卷积神经网络（CNN）模型，用于网络安全态势预测。这种改进模型能够有效地将态势要素映射到态势值，从而实现对网络攻击行为和发展趋势的精准预测。 传统的预测方法，如线性回归分析和证据理论，通常依赖于简单的模型结构，而神经网络技术则因其结构复杂但自学习能力强的特点，逐渐成为态势预测研究的热点。文中提到的文献[2]通过改进型径向基函数神经网络(RBF)提升了预测模型的收敛速度和准确性；文献[3]采用Elman神经网络的动态记忆特性增强了预测精度；文献[4]利用思维进化算法(MEA)优化BP神经网络，解决了局部最优问题；而本文的创新之处在于将这些优点融合到卷积神经网络中，形成更为高效且准确的态势预测模型。 研究者通过对网络攻击的随机性、突发性和复杂性等特性进行深入理解和建模，构建出能够适应这种非线性变化的预测模型。他们通过实验仿真验证，结果显示该改进型卷积神经网络在保持较高预测准确率的同时，显著降低了模型训练和预测的时间复杂度，提高了预测的实时性和有效性。 关键词：态势预测、卷积神经网络、深度可分离卷积、分解卷积、复合卷积结构、网络安全、预测准确率、复杂度降低。这篇论文对于提高网络安全态势感知能力、应对日益复杂的网络威胁具有重要意义，也为未来的研究提供了新的思路和技术支持。