本文關鍵詞：基于粒子群優(yōu)化支持向量機的網(wǎng)絡態(tài)勢預測模型研究　出處：《蘭州大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：在現(xiàn)階段,人們工作和生活的信息化程度越來越高,同時,網(wǎng)絡安全問題也日益突出。為了能夠及時準確的把握網(wǎng)絡安全的狀況,網(wǎng)絡態(tài)勢預測成為學者和相關工作者們研究的熱點。近些年,研究者們經(jīng)過廣泛的實踐和探索,研究出了各種各樣的網(wǎng)絡態(tài)勢預測方法。無論是什么方法,他們都是為了同一目標,即更加精確及時的預測網(wǎng)絡安全的態(tài)勢。本文在仔細研究了網(wǎng)絡安全態(tài)勢預測的相關理論及已有技術的基礎上,提出了一種基于粒子群優(yōu)化支持向量機的網(wǎng)絡安全態(tài)勢預測模型。主要工作如下：(1)對近三年的國內網(wǎng)絡安全事件進行了統(tǒng)計,詳細分析了國內的網(wǎng)絡安全態(tài)勢現(xiàn)狀。根據(jù)境內的實際網(wǎng)絡情況探索了新的數(shù)據(jù)樣本,豐富了網(wǎng)絡態(tài)勢的影響因素,建立了自己的數(shù)據(jù)樣本庫。(2)把粒子群優(yōu)化算法運用到支持向量機回歸的參數(shù)選擇過程中,根據(jù)數(shù)據(jù)樣本庫的特點構建了預測模型和框架,提高了預測的性能和準確率。(3)通過大量的實驗分析對比了多種預測模型,驗證了該預測模型的精確性和性能。本文建立了新的數(shù)據(jù)樣本庫,豐富了網(wǎng)絡態(tài)勢的影響因素,提高了網(wǎng)絡態(tài)勢預測的準確率和速度。實驗表明,該模型能夠客觀、準確、及時的預測網(wǎng)絡安全的基本態(tài)勢。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08;TP18

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本文編號：1309473