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攻击模型BBFPAN分层的新方法

New Methool of Delaminating Algorithm to Attack Model BBFPAN
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摘要 针对以模糊Petri网为理论基础的网络攻击模型BBFPAN自学习能力差的缺点,提出了一种新的适用于对攻击模型BBFPAN进行层次式划分的分层算法,为将神经网络理论引入攻击模型的研究奠定了基础。 Attacking model BBFPAN based on fuzzy Petri net has some drawback such as the lack of learning mechanism. A delaminating algorithm which can partition the BBFPAN into several levels is presented. This algorithm can be applied to the study about the BBFPAN using the neural network.
作者 任大勇
机构地区 渭南师范学院
出处 《软件导刊》 2010年第2期38-39,共2页 Software Guide
基金 渭南师范学院研究生科研项目(09YKZ020)
关键词 分层 网络安全 攻击建模 Delaminate Network Security Attack Modeling
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