本文關(guān)鍵詞：基于和聲搜索算法和相關(guān)向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法

  更多相關(guān)文章： 和聲搜索算法 相關(guān)向量機(jī) 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn) 預(yù)測

【摘要】：針對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全時(shí)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(jī)(HSRVM)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法,以彌補(bǔ)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(jìn)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(jī)(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(hào)秩檢驗(yàn)驗(yàn)證模型預(yù)測性能之間的差異性。仿真實(shí)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(jìn)和聲搜索(IHS)算法優(yōu)化的正則極速學(xué)習(xí)機(jī)(RELM)預(yù)測模型和PSO算法優(yōu)化的支持向量機(jī)回歸(PSO-SVR)模型,Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)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(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢變化趨勢。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)質(zhì)量發(fā)展研究院;
【關(guān)鍵詞】： 和聲搜索算法 相關(guān)向量機(jī) 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn) 預(yù)測
【基金】：云南省教育廳科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(2014Y081) 昆明理工大學(xué)人才培養(yǎng)項(xiàng)目基金資助項(xiàng)目(KKSY201458053)~~
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的快速發(fā)展,世界經(jīng)濟(jì)和軍事格局已經(jīng)進(jìn)入新常態(tài),網(wǎng)絡(luò)安全已經(jīng)深刻地影響著國家安全和經(jīng)濟(jì)建設(shè)。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估技術(shù)能夠綜合各方面的安全因素,是世界各國爭相研究的技術(shù)熱點(diǎn)問題,因此,針對網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢感知是目前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)[1]。自1

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本文編號(hào)：1030465