计算机漏洞的智能分类和网络安全管理系统:结合memristor神经网络和改进的TCNN模型

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 网络安全 网络安全
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 计算机漏洞的有效分类对于强大的网络安全管理至关重要.
• 现有的方法可能难以应对漏洞数据的复杂性和动态性质.
• 需要先进的智能系统来加强漏洞识别和管理.

研究的目的:

• 开发和评估计算机漏洞的综合分类系统.
• 集成Memristor神经网络 (MNN) 和改进的时间卷积神经网络 (TCNN),以提高网络安全性.
• 通过智能漏洞分类来提高网络安全管理的效率和准确性.

主要方法:

• 设计和实施了一个Memristor神经网络 (MNN),以捕捉漏洞数据中的复杂非线性关系.
• 为动态环境优化了时间卷积神经网络 (TCNN) 的剩余连接和注意力机制.
• 在公共漏洞数据集上使用数据预处理,特征提取和模型培训进行实验验证.

主要成果:

• MNN模型实现了高性能,精度 (ACC) 为89.5%.
• 改进的TCNN模型表现出卓越的性能,达到93.8%的ACC.
• 综合的MNN和TCN系统实现了最高的ACC95.2%,展示了协同效益.

结论:

• 拟议的综合分类系统显著提高了计算机漏洞分类的性能.
• 整合MNN和改进的TCNN为复杂的网络安全挑战提供了强大的工具.
• 该系统提供了更高的准确性和稳定性,这对于实际的网络安全管理和研究非常有价值.