贝叶斯正则化在信息安全风险评估中的应用

作者：赵倩

来源：重庆科技学院学报(自然科学版), 2021, 23(03): 74-78.

DOI：10.19406/j.cnki.cqkjxyxbzkb.2021.03.018

• 信息安全
• 风险评估
• 贝叶斯正则化
• BP神经网络

为提高网络信息安全风险评估效率,提出了一种基于贝叶斯正则化(BR)神经网络的风险量化评估模型。在信息安全风险分析方法(ISRAM)基础上,利用模糊理论对评价指标进行量化处理,使用BR算法对BP神经网络进行训练。模型仿真实验结果显示,BR算法相比传统的LM算法在训练性能和训练状态上存在一定优势,BR算法的训练拟合度可达90.7%,BR算法训练得到的神经网络模型具有较好的泛化能力。

• 单位
  安徽警官职业学院