一种基于改进的麻雀搜索算法的网络安全态势预测方法
摘要:
本发明公开了一种基于改进的麻雀搜索算法的网络安全态势预测方法,包括:构建得到态势数据集;构建得到CNN‑SBiLSTM序列预测模型;通过Cubic混沌映射初始化麻雀种群的个体位置,输出混沌序列得到CNN‑SBiLSTM序列预测模型的超参数初始值,并根据目标函数,计算初始种群个体的适应度值;通过个体适应度确定最优麻雀的位置,获得各层BiLSTM对应的最优隐藏单元个数和网络训练次数;根据全局适应度的变化对步长控制参数进行动态调整;构建得到网络安全态势预测模型。本发明可以实现对网络安全态势的有效预测,同时克服现有的预测方法的精度低、收敛速度慢且容易陷入局部最优等缺陷。
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