摘要
本发明公开了一种基于大数据分析的计算机网络安全预测方法、装置、介质及设备,方法包括:获取当前网络安全大数据;将所述当前网络安全大数据输入至一预先训练的神经网络模型,得到当前网络安全状态;其中所述预先训练的神经网络模型,通过以下步骤得到:根据历史网络安全大数据构建训练样本直觉模糊集;基于门控循环神经网络模型和注意力机制构造基于注意力机制的门控循环单元神经网络预测模型;基于所述训练样本直觉模糊集对所述基于注意力机制的门控循环单元神经网络预测模型进行训练,得到所述预先训练的神经网络模型。本发明解决了历史数据的不确定性问题,且网络训练时间较短,克服了易陷入局部极小值的缺点,从而提高了模型预测性能。
技术关键词
计算机网络安全
注意力机制
直觉模糊集
神经网络模型
网络安全状态
门控循环神经网络
大数据
网络结构
网络参数信息
非线性
极值
粒子群算法
误差
预测装置
可读存储介质
速度
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相位滤波方法
卷积模块
上采样
数字高程模型数据
采样模块结构
注意力机制
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同态加密算法
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