一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法技术

本发明专利技术提供了一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，涉及网络安全技术领域，该方法包括：收集网络安全的数据资产和风险数据，进行预处理，得到标准数据；选择一个或多个预训练模型，对预训练模型进行微调，通过对微调后预训练模型进行交叉验证和性能比较，确定神经网络模型；利用最小化损失函数、反向传播算法、正则化技术和梯度下降法对神经网络模型进行训练，调整神经网络模型参数，重复神经网络模型训练过程，直至神经网络模型达到特定网络任务的要求；将标准数据输入至训练好的神经网络模型进行风险评估和预测，得到风险等级和概率。该方法提高了网络安全的可靠性和可管理性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络安全，特别是涉及一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法。

技术介绍

1、在当前数字化时代，网络安全问题日益凸显，网络空间中的数据资产安全更是备受关注，网络空间数据资产生命周期风险包括：风险发现、风险评估、风险控制和风险应对。然而，传统方法主要依靠经验规则和统计模型进行风险评估，但受限于数据样本和特征选择的限制，无法全面且准确地评估风险，在风险控制阶段也显得不够灵活和高效。其中，传统的网络安全空间数据资产生命周期风险管控方法存在以下问题：预测能力有限，传统方法依赖已有的规则和模型，缺乏对未知风险的识别能力，难以做出准确的预测；数据处理复杂，传统方法需要大量的人工干预和整理，缺乏自动化处理能力，效率低下；缺乏动态性，传统方法往往无法实时监测和响应风险，风险防范和应对的时效性降低。因此，设计一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法是十分有必要的。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，该方法提高了网络安全的可靠性和可管理性。</p>

2、为实本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，所述预处理的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，所述预训练模型包括：

4.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，所述交叉验证的步骤包括：

5.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，所述损失函数为：

6.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，所述预处理的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，所述预训练模型包括：

4.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，其特征在于，所述交叉验...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟椿智，蒙亮，曾明霏，李思蔚，陈丽娜，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：