《表5 不同模型的网络状态评估精确率对比》

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《基于深度信念网络的端信息跳变模式自适应策略》

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笔者将文献[11-12]中的方法和提出的模型进行了对比攻击实验．实验包含正常情况，盲目攻击情况和跟随攻击情况3种场景，每种场景进行30次，攻击类型包括扫描攻击，sql注入，DoS攻击等攻击类型．实验结果显示，共90次实验，文献[11]识别错误次数为11次，文献[12]识别错误次数为9次（由于该文献并未区分盲目攻击和跟随攻击，故该识别是按正常情况和异常情况来区分），笔者所提出的模型识别错误次数为4次．实验结果如表5所示．可以看到，笔者所提出的模型具有较好的跳变网络状态评估效果，而有效地抵御攻击是建立在正确地评估网络状态基础之上的．