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針對現有基于神經網絡的網絡安全態勢評估方法效率低等問題，提出基于布谷鳥搜索（CS）優化反向傳播（BP）神經網絡（CSBPNN）的網絡安全態勢評估方法。首先，根據態勢輸入指標數和輸出態勢值確定BP神經網絡（ BPNN）的輸入輸出節點數，根據經驗公式和試湊法計算出隱含層節點數；然后，隨機初始化各層的連接權值和閾值，使用浮點數編碼方式將權值與閾值編碼成布谷鳥；最后，使用CS算法對權值和閾值進行優化，得到用于態勢評估的CSBPNN模型并對其進行訓練，將網絡安全態勢數據輸入到CSBPNN模型中，獲取網絡的安全態勢值。實驗結果表明，與BPNN和遺傳算法優化BP神經網絡方法相比，基于CSBPNN的網絡安全態勢評估方法的迭代代數分別減少943和47且預測精度提高8. 06個百分點和3.89個百分點，所提方法具有較快的收斂速度和較高的預測精度。
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