本文關(guān)鍵詞：基于模糊熵特征選擇算法的SVM在漏洞分類中的研究

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【摘要】：漏洞的分類能夠有效提高漏洞分析和修復的效率,其分類的方式是按照漏洞的特征進行,將漏洞特征的提取轉(zhuǎn)換為漏洞文本特征的提取。針對漏洞的描述性文本較短,特征選擇模糊等缺點,提出了一種基于模糊熵特征選擇算法的SVM的漏洞分類方法對漏洞分類進行研究。該方法結(jié)合模糊熵理論和支持向量機分類方法的優(yōu)點,設計類間類內(nèi)隸屬度函數(shù)來體現(xiàn)特征項的分布情況,并結(jié)合模糊熵的計算作為漏洞特征提取的依據(jù),通過SVM進行分類學習,對漏洞進行分類。仿真實驗表明,基于模糊熵特征選擇算法的SVM的漏洞分類方法實際可行,且分類準確率高于基于KNN和最大熵模型的分類方法,具有一定的研究意義。
【作者單位】： 貴州師范大學貴州省信息與計算科學重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 模糊熵 支持向量機 漏洞特征 漏洞文本 特征選擇 漏洞分類
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2011BAH14B04) 中央財政支持地方高校發(fā)展專項基金資助項目(財教[2012]140號)
【分類號】：TP181;TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著計算機的普及、網(wǎng)絡的飛速發(fā)展,計算機已成為日常生活中不可或缺的工具,而計算機漏洞則成為互聯(lián)網(wǎng)攻擊事件的最大隱患。計算機的漏洞是指在系統(tǒng)設計、實現(xiàn)、維護或者運營過程中造成的可被非授權(quán)人員非法利用的軟/硬件缺陷[1]。漏洞掃描工具的出現(xiàn),使得漏洞一覽無遺,

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本文編號：1124406