基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法

• 作者: 王飞 肖振久 陈虹
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机回归 粒子群优化算法 网络安全态势预测 参数优化
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 292-294
• 页数: 3页
• 分类号: TP393|TP18
• 字数: 3426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.08.073

摘要

针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法.该方法将支持向量回归机(SVR)嵌入到粒子群优化算法(PSO)的适应度计算过程中,利用PSO算法的全局搜索能力来优化选取SVR的参数,在一定程度上提升了SVR的学习能力和泛化能力.仿真实验表明,通过与已有的其他预测方法作对比,该方法具有更好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王飞	辽宁工程技术大学软件学院	15	88	6.0	9.0
2	陈虹	辽宁工程技术大学软件学院	35	293	10.0	16.0
3	肖振久	辽宁工程技术大学软件学院	29	254	9.0	14.0