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基于机器学习的态势感知模型研究及实现

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目前,网络安全态势感知平台能够有效降低外部攻击对网络造成的危害,但是态势感知模型预测精度有待提高.文中通过基于人工神经网络、线性回归、支持向量机(SVM)的机器学习,构建了由模型建立、数据采集、数据还原、数据处理四个模块组成的网络态势感知系统模型.以此模型为核心,对安全数据采集、存储及数据关联进行分析,利用可视化技术展示,实现了对整体安全态势的精准预测和分析,为有效抵御网络攻击提供了有力支撑.

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来源
《辽宁省通信学会2020年度学术年会》|2020年|205-212|共8页
会议地点沈阳
作者
陈艳羽; 别小妹;
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作者单位

辽宁省通信学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.08;
关键词
网络安全; 态势感知; 预测精度; 人工神经网络; 线性回归模型; 支持向量机;

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