网络安全态势预测技术研究

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网络安全态势预测是防御网络安全威胁的关键。本文是在对目前网络安全态势预测方法大量的分析研究后,给出支持向量机与改进粒子群优化算法相结合的网络安全态势预测方法,该方法是在SVM优点特征的基础上,使用改进的粒子群优化算法来优化SVM的三个参数,其充分利用了支持向量机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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