發(fā)布時間：2017-12-01 22:25

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測

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【摘要】：隨著計算機的普及,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進入社會生產(chǎn)生活的各方面,同時隨之而來的網(wǎng)絡(luò)安全問題也已經(jīng)成為人們普遍關(guān)注的焦點。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知為切實有效地應(yīng)對各種網(wǎng)絡(luò)安全問題提供了可行的解決方案：針對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和海量的惡意攻擊日志文件,綜合分析針對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)各部分的攻擊事件,從宏觀的角度對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢進行評估,并在此基礎(chǔ)上預(yù)測將來的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢信息。為了更加準(zhǔn)確的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的發(fā)展趨勢,本文將時間序列模型結(jié)合基于支持向量機(Support Vector Machine, SVM)并模擬退火算法結(jié)合交叉驗證參數(shù)尋優(yōu),對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢進行預(yù)測。支持向量機作為統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論近年來最新的理論成果,并成為國內(nèi)外專家學(xué)者的研究熱點,被廣泛地應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)研究中。本文通過研究支持向量機的理論基礎(chǔ),并根據(jù)實驗數(shù)據(jù)對象選擇了高斯核作為支持向量機的核函數(shù),并進一步為建立支持向量機選擇了多分類算法。支持向量機對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢進行預(yù)測的核心思想是處理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)各傳感器和監(jiān)控部件上檢測到的非正常事件的日志文件,并使用科學(xué)有效的評估方法將其量化并處理成安全態(tài)勢時間序列數(shù)據(jù),將得到的時間序列數(shù)據(jù)作為支持向量機的訓(xùn)練和預(yù)測數(shù)據(jù)。松弛變量和懲罰因子是影響支持向量機分類性能的重要參數(shù),為了進一步提高支持向量機預(yù)測的準(zhǔn)確性,采用了模擬退火算法結(jié)合交叉驗證尋找支持向量機模型最優(yōu)參數(shù)。本文實驗是在R語言平臺下實現(xiàn)了支持向量機模型,并選擇MIT林肯實驗室的KDD99數(shù)據(jù)集作為驗證預(yù)測模型的實驗數(shù)據(jù)。實驗證明基于支持向量機的該預(yù)測系統(tǒng)對于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測有較高的可行度,并且通過模擬退火算法得出的參數(shù)與傳統(tǒng)的交叉驗證進行比較,證明模擬退火算法結(jié)合交叉驗證相對于傳統(tǒng)交叉檢驗和支持向量機默認(rèn)參數(shù)等常規(guī)參數(shù)獲得方法,對于預(yù)測系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測準(zhǔn)確性有明顯提高,并且基于支持向量機的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法對于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測有較高的可行度,在實際網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知應(yīng)用中具有一定的研究和實用價值。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08;TP18

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本文編號：1242694