【摘 要】
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针对数字经济平台网络安全防护问题，提出一种基于深度神经网络的网络安全态势感知方法。通过堆叠的方式改进传统的LSTM结构，引进Re LU和CE函数，降低LSTM运算中梯度饱和与梯度消失的风险，最后在数据预处理基础上，利用改进后的LSTM对数字经济平台网络安全态势进行评估与预测。测试结果表明，在理解与评估的实验上，采用改进LSTM的网络安全态势感知方法，评估准确率较CR-BP和MS-BP分别高7.55
【基金项目】
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校级《数字金融背景下金融学专业的教学创新与实践探索》（220033）；
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针对数字经济平台网络安全防护问题，提出一种基于深度神经网络的网络安全态势感知方法。通过堆叠的方式改进传统的LSTM结构，引进Re LU和CE函数，降低LSTM运算中梯度饱和与梯度消失的风险，最后在数据预处理基础上，利用改进后的LSTM对数字经济平台网络安全态势进行评估与预测。测试结果表明，在理解与评估的实验上，采用改进LSTM的网络安全态势感知方法，评估准确率较CR-BP和MS-BP分别高7.55%和16.96%,对网络安全态势正确理解与评估的持续时间也更长，达评估总时间的90%以上；在预测的实验上，采用改进LSTM的网络安全态势感知方法，预测准确率较CR-BP和MS-BP分别高9.82%和14.43%,改进后的LSTM态势预测相关系数均在0.6～0.8之间，预测结果与真实情况相关性较强，平均较CR-BP和MS-BP高0.2～0.6。
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