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J-GLOBAL ID：202102222767142909   整理番号：21A0892009

SAPSO-Elmanニューラルネットワークに基づくネットワークセキュリティ姿勢予測【JST・京大機械翻訳】

Network Security Posture Prediction Based on SAPSO-Elman Neural Networks

著者 (4件)： Ren Xun-yi (Nanjing University of Posts and Telecommunications,College of Computers,Nanjing,Jiangsu) ,  Luo Qi-qi (Nanjing University of Posts and Telecommunications,College of Computers,Nanjing,Jiangsu) ,  Shi Chen (Nanjing University of Posts and Telecommunications,College of Computers,Nanjing,Jiangsu) ,  Huang Jia-ming (Nanjing University of Posts and Telecommunications,College of Computers,Nanjing,Jiangsu)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICAICE  ページ： 533-537  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネット,モバイルインターネット,およびモノのインターネットの人気の増加に伴い,現在のネットワーク環境はより複雑になり続けている。サイバーセキュリティ脅威の増加する多様性と重大性のために,ネットワークセキュリティ保護の伝統的手段は,巨大な課題に著者らをedった。ネットワークセキュリティ姿勢予測は,収集したネットワーク履歴データに基づいて,将来の時間におけるネットワーク開発傾向を効果的に予測することができ,従って,本論文は,ネットワークセキュリティのための姿勢予測を達成するために,改良Elmanニューラルネットワークパラメータを最適化するために,シミュレーテッドアニーリング粒子スウォームアルゴリズムに基づくアルゴリズムを提案した。ネットワークセキュリティ姿勢の価値が周期性を持つという特性を利用して,ニューラルネットワーク訓練が局所最適解に陥りやすく,ネットワークセキュリティ姿勢の正確な予測を達成するために,改良粒子スウォームアルゴリズムとともにシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムを導入した。既存の予測手法と提案方式の比較は,この方式が良好な姿勢予測精度を持つことを検証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  シミュレーテッドアニーリング ,  インターネット
準シソーラス用語： 周期性 ,  予測精度 ,  *ネットワークセキュリティ ,  ネットワーク環境 ,  局所最適解 ,  サイバーセキュリティ ,  粒子スウォーム ,  *Elmanニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： Elmanニューラルネットワーク ,  ネットワークセキュリティ ,  姿勢 ,  予測