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基于卷积神经网络的网络安全漏洞智能检测方法

《移动信息》2022年 第04期 | 盛权为 长沙医学院,湖南长沙410219

摘 要:为降低网络安全漏洞检测的误报率,文章引入卷积神经网络,开展对网络安全漏洞智能检测方法的设计研究。首先获取网络运行中的数据,对其进行预处理,在此基础上引入卷积神经网络建立网络安全检测模型。在模型当中,完成对网络运行环境中信息安全的评估,并以此为依据完成漏洞因素对量级的采集,最后实现对网络安全漏洞的智能化检测。通过对比实验方式进行分析,可知设计方法误报率更低,检测到的安全漏洞行数更多,未发现的安全漏洞行数更少,可为网络安全的运行和维护提供一定依据。

【分 类】 【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络安全
【关键词】 卷积神经网络 网络安全 智能检测 安全漏洞
【出 处】 《移动信息》2022年 第04期 178-180页 共3页
【收 录】 中文科技期刊数据库

【参考文献】
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