PSO-BPニューラルネットワークに基づく情報システムセキュリティ評価アルゴリズム

ビッグデータの深化と情報技術の開発により、国、企業、組織、さらには個人でさえも、情報システムにますます依存しています。近年、あらゆる種類のネットワーク攻撃が無限のストリームに現れ、損失は計り知れません。したがって、情報システムのセキュリティの保護は、新しい状況で注意を払う必要がある問題です。既存のBPニューラルネットワークアルゴリズムは、評価情報システムのセキュリティインテリジェント評価のコアアルゴリズムとして改善されます。入力ノードが最適化されています。リスク因子識別段階では、ほとんどの冗長な情報が除外され、コア因子が抽出されます。リスクの確立段階では、粒子群群最適化アルゴリズムを使用して、BPニューラルネットワークアルゴリズムの初期ネットワークパラメーターを最適化して、初期しきい値へのネットワークの依存度を克服すると同時に、改善されたアルゴリズムのパフォーマンスが検証されます。シミュレーション実験。実験結果は、従来のBPアルゴリズムと比較して、PSO-BPアルゴリズムが収束速度が高く、リスク値予測の精度が高いことを示しています。PSO-BP評価方法のエラー値はほぼゼロであり、100のサンプルテストでエラーの変動はありません。最大エラー値はわずか0.34で、平均エラー値は0.21です。これは、PSO-BPアルゴリズムが優れたパフォーマンスを持っていることを証明しています。

With the deepening of big data and the development of information technology, the country, enterprises, organizations, and even individuals are more and more dependent on the information system. In recent years, all kinds of network attacks emerge in an endless stream, and the losses are immeasurable. Therefore, the protection of information system security is a problem that needs to be paid attention to in the new situation. The existing BP neural network algorithm is improved as the core algorithm of the security intelligent evaluation of the rating information system. The input nodes are optimized. In the risk factor identification stage, most redundant information is filtered out and the core factors are extracted. In the risk establishment stage, the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the initial network parameters of BP neural network algorithm to overcome the dependence of the network on the initial threshold, At the same time, the performance of the improved algorithm is verified by simulation experiments. The experimental results show that compared with the traditional BP algorithm, PSO-BP algorithm has faster convergence speed and higher accuracy in risk value prediction. The error value of PSO-BP evaluation method is almost zero, and there is no error fluctuation in 100 sample tests. The maximum error value is only 0.34 and the average error value is 0.21, which proves that PSO-BP algorithm has excellent performance.