一种基于似然bp的网络安全态势预测方法

态势预测是网络安全态势感知的高级阶段。为了解决依赖于专家赋予权值、缺乏自学习的态势数据处理方法在复杂网络系统中的局限，提出了一种基于似然pp的网络安全态势预测方法，将pp神经网络引入态势预测领域，并用极大似然误差函数代替传统的误差函数，通过态势评估模型建立的态势序列作为训练输入序列，在反向传播过程中实现对指定参数权值的自学习调整，该方法能充分利用网络越复杂、粒度越细、效率就越高的特点，实验表明了该方法具有较好的态势预测效能，为网络安全态势预测提供了一种新的解决途径。