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大數(shù)據(jù)時(shí)代下，社會(huì)安全事件呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)多樣化、數(shù)據(jù)量快速遞增等特點(diǎn)，社會(huì)安全事件的事態(tài)與特性分析決策面臨巨大的挑戰(zhàn)。高效、準(zhǔn)確識(shí)別社會(huì)安全事件中的攻擊行為的類型，并為社會(huì)安全事件處置決策提供幫助，已經(jīng)成為國(guó)家與網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的關(guān)鍵性問(wèn)題。針對(duì)社會(huì)安全事件攻擊行為分類，提出一種基于Spark平臺(tái)的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法（ DNNC）。DNNC算法通過(guò)提取攻擊行為類型的相關(guān)屬性作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，建立了各屬性與攻擊類型之間的函數(shù)關(guān)系并生成分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出DNNC算法在全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫(kù)所提供的數(shù)據(jù)集上，雖然在部分攻擊類型上準(zhǔn)確率有所下降，但平均準(zhǔn)確率比決策樹算法提升15. 90個(gè)百分點(diǎn)，比集成決策樹算法提升8. 60個(gè)百分點(diǎn)。
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