针对现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率低等问题,提出基于布谷鸟搜索(CS)优化反向传播(BP)神经网络(CSBPNN)的网络安全态势评估方法.首先,根据态势输入指标数和输出态势值确定BP神经网络(BPNN)的输入输出节点数,根据经验公式和试凑法计算出隐含层节点数;然后,随机初始化各层的连接权值和阈值,使用浮点数编码方式将权值与阈值编码成布谷鸟;最后,使用CS算法对权值和阈值进行优化,得到用于态势评估的CSBPNN模型并对其进行训练,将网络安全态势数据输入到CSBPNN模型中,获取网络的安全态势值.实验结果表明,与BPNN和遗传算法优化BP神经网络方法相比,基于CSBPNN的网络安全态势评估方法的迭代代数分别减少943和47且预测精度提高8.06个百分点和3.89个百分点,所提方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度.
神经网络 态势评估 布谷鸟搜索 网络安全