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大數據時代下，社會安全事件呈現出數據多樣化、數據量快速遞增等特點，社會安全事件的事態與特性分析決策面臨巨大的挑戰。高效、準確識別社會安全事件中的攻擊行為的類型，并為社會安全事件處置決策提供幫助，已經成為國家與網絡空間安全領域的關鍵性問題。針對社會安全事件攻擊行為分類，提出一種基于Spark平臺的分布式神經網絡分類算法（ DNNC）。DNNC算法通過提取攻擊行為類型的相關屬性作為神經網絡的輸入數據，建立了各屬性與攻擊類型之間的函數關系并生成分布式神經網絡分類模型。實驗結果表明，所提出DNNC算法在全球恐怖主義數據庫所提供的數據集上，雖然在部分攻擊類型上準確率有所下降，但平均準確率比決策樹算法提升15. 90個百分點，比集成決策樹算法提升8. 60個百分點。
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