融合自适应SSAE与神经网络算法的网络安全模型研究  

作　　者：林金妹 韦冰东 LIN Jinmei;WEI Bingdong

机构地区：[1]广西理工职业技术学院,广西崇左532200

出　　处：《信息技术与信息化》2025年第2期139-142,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：为提升网络安全防护的智能化与精准度,利用自适应SSAE与神经网络融合算法,优化设计网络安全模型。采用网络爬虫算法,采集网络运行数据以此作为模型输入值。从防护时间、风险容忍度等方面设置模型约束条件。以自适应堆叠稀疏自编码器和神经网络构建与融合,通过算法的学习迭代提取网络运行特征,根据提取特征与网络异常标准特征的匹配度,确定网络的异常状态与类型。根据网络异常检测结果,通过异常节点隔离、安全加固、访问控制3个步骤,实现模型的安全防御功能。通过模型测试实验得出结论:与传统模型相比,优化设计模型的网络攻击误检率和漏检率分别下降4.25%和3.55%,在模型作用下网络丢包率降低1.28%。

关 键 词：自适应SSAE算法 神经网络算法 融合算法 网络安全 模型设计 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP393.08[自动化与计算机技术—控制科学与工程]