本文關(guān)鍵詞：相關(guān)向量機(jī)超參數(shù)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)

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【摘要】：針對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法存在的過學(xué)習(xí)與欠學(xué)習(xí)、自由參數(shù)多、預(yù)測(cè)精度不高等問題,提出使用一種改進(jìn)模擬退火法優(yōu)化的相關(guān)向量機(jī)模型(PSA-RVM)來解決網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)問題。在預(yù)測(cè)過程中,首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu)形成訓(xùn)練樣本集;然后,利用Powell算法改進(jìn)模擬退火(PSA)法,并將相關(guān)向量機(jī)(RVM)嵌入到PSA算法的目標(biāo)函數(shù)計(jì)算過程中,優(yōu)化RVM超參數(shù),以得到學(xué)習(xí)能力、預(yù)測(cè)精度提升的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型。仿真實(shí)例表明,所提方法具有較高的預(yù)測(cè)精度,平均相對(duì)誤差(MAPE)和均方根誤差(RMSE)分別為0.392 56和0.012 61,均優(yōu)于Elman和PSO-SVR模型;所提方法能夠較好地刻畫網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的變化趨勢(shì),有助于網(wǎng)絡(luò)管理人員把握未來網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)發(fā)展趨勢(shì),從而提前主動(dòng)采取相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)防御措施。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)質(zhì)量發(fā)展研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61364016) 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2014FB136)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,國家安全的邊界已經(jīng)超越地理空間的限制,拓展到信息網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)安全成為事關(guān)國家安全的重要問題。真實(shí)、準(zhǔn)確、客觀地對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)進(jìn)行評(píng)估與預(yù)測(cè)能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)管理員提供安全防范策略決策支持。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)已成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 高昆侖;劉建明;徐茹枝;王宇飛;李怡康;;基于支持向量機(jī)和粒子群算法的信息網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)復(fù)合預(yù)測(cè)模型[J];電網(wǎng)技術(shù);2011年04期

2 陳虹;王飛;肖振久;;基于IHS_RELM的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2013年11期

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【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李寶s，

本文編號(hào)：1250370