基于时间序列输入结合SIQNN的网络安全态势感知研究OACSTPCD

针对传统网络安全态势感知精度低的问题,提出一种时间序列输入结合量子神经网络的网络安全态势预测模型,并设计自上而下的基于SIQNN模型的网络安全态势感知方案。结果表明,所提方案相较于BPNN模型和PNN模型,具有更好的预测能力,平均识别准确率达95.98%,平均预测准确率达82.02%,具有明显的识别和预测优势,可用于网络安全态势感知。