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联盟链视角下基于IIWPSO-BP的信息安全风险预测模型

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为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型.首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理和安全措施6个一级指标,构建信息安全风险指标体系;其次,通过量化信息安全风险指标,训练并测试所构建的信息安全风险预测模型;最后,对比分析模型的鲁棒性、精确性和时间复杂度.结果表明:IIWPSO-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)为0.137 4,平均相对误差(MRE)为0.038 5,拟合度为0.972 0;与PSO-BP神经网络、BP神经网络相比,预测精度分别提升了 37.6％、65.2％.
Information security risk prediction model based on IIWPSO-BP from perspective of alliance chain

周新民、罗文敏、刘俊杰、谢宝

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湖南工商大学新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室,湖南长沙410205

湖南工商大学计算机学院,湖南长沙410205

湖南工商大学前沿交叉学院,湖南长沙410205

联盟链 信息安全 改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法 反向传播(BP)神经网络 风险预测 智慧城市

21BGL231

2022

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.08.2483

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2022.32(8)
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