文档名：分布式深度学习框架下主动式网络安全性能感知系统设计
摘要：主动式网络在数据传输过程中容易受到黑客的攻击,威胁网络整体安全性能,为此,在分布式深度学习框架下设计主动式网络安全性能感知系统.基于分布式理论加速训练深度学习算法获取最佳参数集合,应用训练好的深度学习算法——卷积自动编码器提取安全性能感知数据的重要特征,以此为基础,分析影响网络安全性能的关键因素.选取感知指标,并应用模糊层次分析法计算其权重数值.构建网络安全性能感知模型,制定网络安全性能等级判定规则,即可确定网络安全性能感知结果.实验数据显示,设计系统应用后主动式网络安全性能感知误差最小值为0.4%,保障了主动式网络安全运行.
Abstract：Intheprocessofdatatransmission,activenetworkisvulnerabletoattackbyhackers,threateningtheoverallsecurityperformanceofthenetwork.Therefore,activenetworksecurityperformanceawarenesssystemisdesignedundertheframeworkofdistributeddeeplearning.Basedonthedistributedtheory,acceleratethetrainingofthedeeplearningalgorithmtoobtainthebestparameterset,andapplythetraineddeeplearningalgorithm-convolutionautomaticencodertoextracttheimportantfeaturesofthesecurityperformanceperceptiondata.Onthisbasis,analyzethekeyfactorsaffectingthenetworksecurityperformance.Selecttheperceptionindex,andcalculateitsweightvalueusingfuzzyanalytichierarchyprocess.Thenetworksecurityperformanceperceptionresultscanbedeterminedbyconstructingthenetworksecurityperformanceperceptionmodelandformulatingthenetworksecurityperformanceleveljudgmentrules.Theexperimentaldatashowsthattheminimumperceivederroroftheactivenetworksecurityperformanceaftertheapplicationofthedesignsystemis0.4%,whichensuresthesafeoperationoftheactivenetwork.
作者：许辰宏 于刘Author：XUChenhong YULiu
作者单位：上海航空工业(集团)有限公司,上海201206
刊名：电子设计工程 ISTIC
Journal：ElectronicDesignEngineering
年，卷(期)：2024, 32(14)
分类号：TN91TP393
关键词：网络安全性能 主动式网络 感知系统 分布式深度学习框架 性能评估
Keywords：networksecurityperformance activenetwork awarenesssystem distributeddeeplearningframework performanceevaluation
机标分类号：TP311.52TN916.9TP271+.4
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：分布式深度学习框架下主动式网络安全性能感知系统设计[
期刊论文] 电子设计工程--2024, 32(14)许辰宏 于刘主动式网络在数据传输过程中容易受到黑客的攻击,威胁网络整体安全性能,为此,在分布式深度学习框架下设计主动式网络安全性能感知系统.基于分布式理论加速训练深度学习算法获取最佳参数集合,应用训练好的深度学习算法——...参考文献和引证文献
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