基于遗传神经网络的网络安全立体化防御系统

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网络空间威胁形态正由静态攻击向智能化、多维度的动态攻击演化，传统防御系统因特征依赖性强、策略滞后及学习能力不足，难以适应动态攻防环境[1]。为提升网络防御的自适应与决策智能化水平，构建立体化防御系统势在必行。本文通过融合遗传算法和神经网络模型，提出了一种基于遗传神经网络的网络安全立体化防御系统，其以多层协同架构为基础，形成从威胁感知、入侵识别到动态响应的闭环机制，并通过参数进化与特征优化实现防御策略的持续优化，以增强系统的自主防御、风险预警与运行安全能力。（剩余5306字）

试读结束

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