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联盟链视角下基于IIWPSO-BP的信息安全风险预测模型 被引量：7
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作者 周新民 罗文敏 +1 位作者 刘俊杰 谢宝 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期52-60,共9页
为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型。首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理... 为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型。首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理和安全措施6个一级指标,构建信息安全风险指标体系;其次,通过量化信息安全风险指标,训练并测试所构建的信息安全风险预测模型;最后,对比分析模型的鲁棒性、精确性和时间复杂度。结果表明:IIWPSO-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)为0.1374,平均相对误差(MRE)为0.0385,拟合度为0.9720;与PSO-BP神经网络、BP神经网络相比,预测精度分别提升了37.6%、65.2%。 展开更多
关键词 联盟链 信息安全 改进惯性权重的粒子群优化(iiwpso)算法 反向传播(BP)神经网络 风险预测 智慧城市
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