【摘要】：為了提高網(wǎng)絡(luò)潛在危險(xiǎn)趨勢(shì)估計(jì)的準(zhǔn)確性,提出一種灰色關(guān)聯(lián)分析和支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)潛在危險(xiǎn)趨勢(shì)估計(jì)模型(Grey-SVM)。選擇初始網(wǎng)絡(luò)潛在危險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系,采用灰色關(guān)聯(lián)分析計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重,采用支持向量機(jī)對(duì)權(quán)重的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),模型參數(shù)采用混沌粒子群進(jìn)行優(yōu)化,建立網(wǎng)絡(luò)潛在危險(xiǎn)趨勢(shì)估計(jì)模型,并采用DARPA99數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,Grey-SVM可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)潛在危險(xiǎn)趨勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確、客觀評(píng)估,提高了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of network potential hazard trend estimation, a grey correlation analysis and support vector machine based network potential hazard trend estimation model (Grey-SVM) is proposed. The initial network potential hazard assessment index system is selected, the weight of each index is calculated by grey correlation analysis, support vector machine is used to study the weight data, and the model parameters are optimized by chaotic particle swarm optimization. The model of network potential hazard trend estimation is established, and the DARPA99 data set is used to test it. The test results show that Grey-SVM can accurately and objectively evaluate the potential danger trend of the network and improve the security of the network system.
【作者單位】： 江西科技師范大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心;
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2288883