一种BP神经网络的容器供应链脆弱性检测方法

本发明公开了一种BP神经网络的容器供应链脆弱性检测方法，涉及云原生安全技术领域。本发明包括：S1、初始化蚁群算法、BP神经网络、模拟退火算法的参数设置，并设定最大迭代次数和停止条件；S2、基于蚁群算法生成候选解，评估解的适应度；算法迭代过程中对解的质量进行更新，选择适应度最高的解作为最优解；S3、将最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值；S4、通过误差反向传播机制来调整网络的权值和阈值，对BP神经网络进行训练；S5、结合模拟退火算法进一步对BP神经网络进行优化训练，得到稳定的BP神经网络模型，并输出最终权值和阈值。本发明更加适应容器供应链的复杂性和动态性，可以有效提高脆弱性检测的准确性和效率。