【摘 要】
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针对网站安全测试效率低的问题,文章利用学习向量量化(LVQ)神经网络的非线性运算能力和自遗传算法(AGA)的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ神经网络的网站安全漏洞预测模
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针对网站安全测试效率低的问题,文章利用学习向量量化(LVQ)神经网络的非线性运算能力和自遗传算法(AGA)的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ神经网络的网站安全漏洞预测模型。首先依据度量属性的选取原则,结合经验,对网站安全度量属性进行选取;其次收集和整理测试历史数据,利用k-最近邻算法对测试历史数据进行预处理,去除错误和矛盾数据;然后利用自适应遗传算法计算最优的神经网络初始权值向量;最后运用神经网络对测试数据集进行漏洞预测实验。通过对实验结果的综合评价,证明该模型具有较高的预测准确度。
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