基于终身学习RBF神经网络的网络安全态势预测研究

基于终身学习RBF神经网络的网络安全态势预测 本文主要研究基于终身学习RBF神经网络的网络安全态势预测。网络安全态势预测对保障网络安全运行具有重要的作用和意义。现有的预测方法多采用批处理学习算法，无法快速构建实时的预测网络。本文采用逼近性能较好的RBF神经网络(RBFNN)预测网络安全态势，在RBFNN学习阶段引入隐层神经元重要性的概念，基于在线学习的思想，将神经网络的学习和调整贯穿于整个预测过程。 本文提出的终身学习RBF算法(LFRBF)可以实时更新网络安全态势预测模型，提高预测精度。实验结果表明，使用LFRBFNN进行态势预测，预测精度随着网络的不断调整而不断提高。 知识点： 1.RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）：一种人工神经网络模型，使用径向基函数作为激活函数，广泛应用于函数逼近、分类、回归等领域。 2.终身学习算法（Lifetime Learning Algorithm）：一种在线学习算法，能够实时更新模型，适应大规模网络实时性高、数据量大的特点。 3.网络安全态势预测（Network Security Situation Prediction）：对网络运行状况的宏观反映，预测未来可能的状态和走势，以保障网络安全运行。 4.隐层神经元重要性（Hidden Neuron Importance）：RBFNN学习阶段引入的概念，用于提高模型的预测精度。 5.在线学习（Online Learning）：一种机器学习方法，能够实时更新模型，不需要事先指定学习批次。 6.批处理学习算法（Batch Processing Learning Algorithm）：一种机器学习方法，需要事先指定学习批次，无法快速构建实时的预测网络。 7.模糊推理（Fuzzy Inference）：一种推理方法，使用模糊逻辑来处理不确定性和不确定性问题。 8.神经网络预测方法（Neural Network Prediction Method）：一种基于神经网络的预测方法，能够逼近非线性时间序列。 9.大规模网络安全态势值（Large-scale Network Security Situation Value）：具有非线性时间序列的特点，需要使用适合的预测方法。 10.数据融合（Data Fusion）：一种数据处理方法，结合多个数据源，提高预测精度。 本文的研究结果表明，基于终身学习RBF神经网络的网络安全态势预测可以提高预测精度，适应大规模网络实时性高、数据量大的特点，为保障网络安全运行提供了有效的手段。