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      基于向量機的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法

      2017-12-26 | rar | 0.73 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全時變性、非線性、預(yù)測評估難的現(xiàn)狀，提出一種基于和聲搜索算法和相關(guān)向量機（ HS-RVM）的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法，以彌補現(xiàn)有預(yù)測方法在預(yù)測精度方面的不足。在預(yù)測過程中，首先對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢樣本集進行歸一化處理和相空間重構(gòu)；然后，通過利用和聲搜索（HS）算法搜索相關(guān)向量機（RVM）最優(yōu)的超參數(shù)，以得到預(yù)測精度和速度都得到提升的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測模型；最后，采用Wilcoxon符號秩檢驗驗證模型預(yù)測性能之間的差異性。仿真實例表明，所提預(yù)測方法的平均絕對百分誤差（ MAPE）和均方根誤差（RMSE）分別為0.495 75和0. 020 96，預(yù)測性能優(yōu)于改進和聲搜索（IHS）算法優(yōu)化的正則極速學(xué)習(xí)機（RELM）預(yù)測模型和PSO算法優(yōu)化的支持向量機回歸（ PSO-SVR）模型，Wilcoxon符號秩檢驗結(jié)果顯示預(yù)測性能之間具有顯著的差異性。所提預(yù)測方法能夠較為精確描述網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢變化規(guī)律，有利于網(wǎng)絡(luò)管理者及時掌握網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢變化趨勢。

      基于向量機的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法

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