【摘要】：為進一步提升基于SVM的C4ISR網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估方法的評估精度和魯棒性,提出了一種基于孿生支持向量機的C4ISR網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估方法。該方法首先分析了影響C4ISR網(wǎng)絡安全態(tài)勢的主要因素,然后基于孿生支持向量機,建立了C4ISR網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估模型,通過非線性映射將網(wǎng)絡安全態(tài)勢樣本各個要素特征向量映射到高維特征空間,繼而利用多類核函數(shù)構(gòu)造的不同分類面以及分類函數(shù)來對網(wǎng)絡安全態(tài)勢樣本數(shù)據(jù)進行學習和參數(shù)估計,從而得到全局最優(yōu)分類解。實驗結(jié)果表明,與基于SVM的網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估方法相比,所提方法在提高評估正確率的同時能夠動態(tài)高效地反映出當前網(wǎng)絡的安全態(tài)勢,具有較強的魯棒性。

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本文編號：2562954