English
Network security situation prediction based onadaptive clustering RBF network
文件大小：
707k
资源说明：根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下知识点：
1. 网络安全态势预测（Network Security Situation Prediction, NSSP）：文档讨论了网络环境中面临的威胁，并提出了提高网络实体对自身安全元素的访问、理解和预测能力的技术方法。NSSP技术的目的在于提供网络安全威胁处理策略，并构建无缝网络安全系统。
2. 自适应聚类径向基函数（RBF）神经网络：文档介绍了一种基于自适应聚类RBF网络的NSSP算法。该算法能够不仅反映网络安全态势的整体趋势，还能够提高预测的准确性。RBF网络是一种性能良好的前馈神经网络，具有良好的逼近能力和快速的学习能力。
3. RBF网络模型：该网络包含输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收输入向量，隐藏层包含若干神经元，每个神经元都配置有中心向量。输出层负责生成网络的最终输出。RBF网络的核心思想是用若干个径向基函数构成隐藏层，这些函数以中心向量为参数，通过处理输入向量与中心向量之间的差异，产生神经元的响应。
4. 径向基函数（Radial Basis Function, RBF）：文档中提到的RBF是具有径向对称性质的基函数，通常与输入向量的欧几里得范数相关，也就是输入向量和中心向量之间差异的度量。RBF神经网络的隐藏层神经元通常使用高斯函数作为RBF。
5. 自适应聚类：自适应聚类是一种动态的聚类过程，它可以在数据的分布和结构发生变化时自动调整聚类参数。在RBF网络中，通过自适应聚类，可以根据网络的安全态势数据动态地优化神经网络结构和参数，以提高对网络安全事件的预测精度。
6. 网络安全态势感知（Network Security Situation Awareness, NSSA）：文档提到了网络安全态势感知的概念，它不仅是一种技术，也是一种能力，使网络实体能够获得对其安全元素的访问、理解和预测。NSSA是网络管理与防御的关键组成部分，是网络安全领域的研究热点。
7. 网络安全威胁：文档中涉及的网络安全威胁是进行网络安全态势预测的背景。这些威胁可能来自恶意软件、黑客攻击、漏洞利用等众多方面，对网络系统的正常运行和信息资产的安全构成威胁。
8. 无线通讯技术研究：文档提到作者所属的实验室为重庆邮电大学的移动通信技术重点实验室（Chongqing Key Lab of Mobile Communications Technology），这表明该研究还可能涉及无线通讯技术，这是网络构建和安全的重要组成部分。
9. 研究方法的实验结果：文档指出实验结果表明所提出的方法能够有效地预测网络安全态势，这强调了研究成果的实际应用价值和对未来网络安全技术发展的重要性。
10. 研究的发表：文档的最后部分提到了该研究论文的发表信息，即在2015年举办的国际智能系统研究与机电工程会议（International Conference on Intelligent Systems Research and Mechatronics Engineering, ISRME2015）上发表，并由Atlantis Press出版。
以上知识点概括了文档中涉及的核心技术和概念，为深入理解和研究基于自适应聚类RBF网络的网络安全态势预测提供了理论基础。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
