基于遗传神经网络的通信网络安全威胁智能评估方法

来源：计算机测量与控制杂志2025年第4期北京时间：

作者：张立达,郝明,高天昊

摘要：针对当前的通信网络安全威胁评估方法面临着数据量大、威胁类型多样、环境动态变化等挑战，基于规则和简单统计分析的传统评估方法难以满足实时性、准确性需求的局限性，提出了一种基于遗传神经网络的通信网络安全威胁智能评估方法。通过构建包含通信网络受攻击程度、受攻击后的通信质量和通信容量等方面的通信网络安全评估指标体系，并采用非数值型指标量化、正向化处理、无量纲标准化对评估指标进行规范化处理，设计了基于遗传算法优化的神经网络评估模型，实现对通信网络安全威胁的准确、智能评估。通过TOPSIS方法生成的数据集对所提出的评估方法进行了实验验证，结果显示评估准确率达到了92%，证明了该评估方法的有效性。

关键词：通信网络;网络安全;威胁评估