資料介紹
大數(shù)據(jù)時代下,社會安全事件呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)多樣化、數(shù)據(jù)量快速遞增等特點,社會安全事件的事態(tài)與特性分析決策面臨巨大的挑戰(zhàn)。高效、準(zhǔn)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(jīng)成為國家與網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的關(guān)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法( DNNC)。DNNC算法通過提取攻擊行為類型的相關(guān)屬性作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù),建立了各屬性與攻擊類型之間的函數(shù)關(guān)系并生成分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型。實驗結(jié)果表明,所提出DNNC算法在全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫所提供的數(shù)據(jù)集上,雖然在部分攻擊類型上準(zhǔn)確率有所下降,但平均準(zhǔn)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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