基于 KNN-SVM 的网络安全态势评估模型

• 作者: 何永明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全态势 支持向量机 K 近邻算法 指标体系
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 页码范围: 81-84
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0239

摘要

为了提高网络安全态势评估性能,提出一种 K 近邻和支持向量机相融合的网络安全态势评估模型(KNN-SVM).将网络安全数据集输入到支持向量机学习,找到支持向量集,对于待评估网络安全态势样本,计算其与最优分类超平面间的距离,如果距离大于阈值,采用支持向量机进行网络安全态势评估,否则采用 K 近邻进行评估,以解决支持向量机对超平面附近样本易错分的缺陷,减少 SVM 的误判率.仿真结果表明,相对于单独 SVM,KNN-SVM 提高了网络安全态势评估正确率,而且性能更加稳定.