为了提高网络云平台大数据存储的安全性能,并对数据安全风险进行评估,提出了一种基于灰色神经网络的云存储大数据安全风险评估模型.首先,采用基于自治的元组划分方法将待分析和评估的大数据安全风险信息进行分类,利用高斯密度谱提取信息特征,然后利用灰色神经网络将待分类的信息进行分解,最后,使用自适应差分改进方法检测安全风险信息的相关性.模型根据大数据安全风险信息频谱的特征提取,实现了相关补偿和自适应控制,提高了大数据安全风险评估能力.安全评价曲线能够快速收敛,并与K近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)对比仿真实验结果显示,基于灰色神经网络的模型评估具有较高的准确性,因而具有更好的大数据安全保护能力.
灰色神经网络 大数据 信息安全 风险评估