【摘要】：為了提高網(wǎng)絡潛在危險趨勢估計的準確性,提出一種灰色關(guān)聯(lián)分析和支持向量機的網(wǎng)絡潛在危險趨勢估計模型(Grey-SVM)。選擇初始網(wǎng)絡潛在危險評估指標體系,采用灰色關(guān)聯(lián)分析計算各指標權(quán)重,采用支持向量機對權(quán)重的數(shù)據(jù)進行學習,模型參數(shù)采用混沌粒子群進行優(yōu)化,建立網(wǎng)絡潛在危險趨勢估計模型,并采用DARPA99數(shù)據(jù)集進行測試。測試結(jié)果表明,Grey-SVM可以對網(wǎng)絡潛在危險趨勢進行準確、客觀評估,提高了網(wǎng)絡系統(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】： 江西科技師范大學現(xiàn)代教育技術(shù)中心;
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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