《表2 关键威胁点样本的信息安全评估算法对比结果》

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《一种新型带门限回归单元循环神经网络的信息安全评估算法》

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因为从原始数据中收集到的内外安全态势特征是时间序列数据，更适合使用深度RNN模型来处理这类数据.使用RNN模型处理的效果好于传统的浅层模型.表3中的结果显示出了，重点样本表示的是整个网络中危险系数最高的地方，一个算法评估网络信息安全重要的是分析这些重点样本的安全性评估.从表2中的重点样本的检测来看，深度RNN模型获得了最稳定、鲁棒性的重点样本检测结果，比浅层模型效果好.GRU-RNN获得了最好的重点样本检测结果，与真实结果相比最接近.