利用E-IGA-RBF的网络信息内容安全事件态势预测

作者：葛琳; 季新生; 江涛

来源：西安电子科技大学学报, 2014, (04): 120-127.

DOI：10.3969/j.issn.1001-2400.2015.04.018

• 信息内容安全事件
• 态势预测
• 径向基函数神经网络
• 免疫遗传算法
• 精英选择模型
• 模拟退火算法

通过 RBF 神经网络对信息内容安全事件进行态势预测是网络信息安全管理和预警的研究热点。提出了一种基于精英选择模型的免疫遗传算法，对 RBF 神经网络的结构和参数进行优化。模型采用精英选择策略，确保优良基因得以保留进入下一代。同时，通过退火因子的扰动，在一定程度上增加了变异的多样性，提高了整个算法的收敛速度和局部搜索能力。实验结果表明，利用该算法进行信息内容安全事件的态势预测具有有效性和可靠性，较现有算法具有更加优良的性能。