网络安全态势预测技术研究

孙卫喜; 孙欢

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网络安全态势预测是防御网络安全威胁的关键.在对目前网络安全态势预测方法进行分析研究后,给出支持向量机(SVM)与改进粒子群优化算法相结合的网络安全态势预测方法.该方法使用改进的粒子群优化算法来优化SVM的三个参数,其充分利用了SVM收敛速度快、样本小、泛化能力强、机器学习的优点,克服了PSO-SVM存在局部最优解及粒子早熟的问题.该方法更适合于具有时变性与非线性特征的网络安全态势预测,且克服了使用线性方法进行网络安全态势预测带来的预测精度低、描述网络目前状态与未来状态关系困难的问题.实验结果表明,使用该预测方法处理先前收集到的网络安全数据,明显提高了网络态势的预测精度,实现了对网络安全威胁的有效防御.

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来源
《计算机技术与发展》 |2019年第4期|100-104|共5页
作者
孙卫喜; 孙欢;
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作者单位

渭南师范学院网络安全与信息化学院;

陕西渭南714099;

西安电子科技大学经济与管理学院;

陕西西安 710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
安全态势; 支持向量机; 粒子群算法; 态势预测;

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