AHP 和 SVM 组合的网络安全评估研究

• 作者: 王伟
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 网络安全 支持向量机 评估
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与互连技术
• 页码范围: 182-185
• 分类号: TP309
• 字数: 3028字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.03.044

摘要

研究网络安全问题.网络安全评估指标多,网络模型存在非线性关系且存在大最的冗余信息,传统方法无法消除冗余信息只能对线性指标进行评估,导致网络安全评估正确率低.为提高网络安全评估的正确率和效率,提出将层次分析法和支持向量机组合起来,应用到网络安全评估中.通过层次分析法对网络安全评估指标进行筛择,消除冗余信息,并进行归一化处理.得到的数据用于支持向量机学习,学习过程采用粒子群算法对参数进行优化,建立了最优评估模型进行仿真,并在某市公安局 110 网络系统中进行实验.结果表明,与传统评估方法相比,消除冗余信息,提高了评估正确率,学习速度也相应加快,是一种效率高、泛化能力优异的评估方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟		52	125	7.0	8.0