【摘 要】
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对网络的入侵风险量化评估是网络安全体系的重要防范方法,可在发现入侵后及时做出相应,有效降低网络入侵风险。传统方法采用小波神经网络（Wavelet Neural Network,WNN）模型对层
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对网络的入侵风险量化评估是网络安全体系的重要防范方法,可在发现入侵后及时做出相应,有效降低网络入侵风险。传统方法采用小波神经网络（Wavelet Neural Network,WNN）模型对层次化动态网络入侵风险评估,对层次化动态网络入侵风险量化评估结果较为粗糙,导致评估结果精度较低、网络入侵报警正确率低等。为此,在传统WNN模型基础上,融合人工免疫原理提出新的层次化动态网络入侵风险量化评估方法。利用WNN模型计算层次化动态网络正向和反向入侵数据的隐含层输出结果,得到初步层次化动态网络入侵风险的等级评估结
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