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基于PCA-SVM的信息安全风险评估模型
基于PCA-SVM的信息安全风险评估模型
作者:
王颖颖
胡莲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
PCA
SVM
信息安全
风险评估
摘要:
提出了一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的信息安全风险评估模型.首先运用层次分析法构建信息安全风险评估指标体系并采用主成分分析法对风险影响因素进行降维;接着将主成分作为SVM学习样本的输入向量;并利用粒子群算法优化支持向量机的惩罚系数C和核宽度系统σ,建立了一种智能化的信息安全风险评估模型.仿真结果表明,PCA-SVM方法与标准SVM和BP神经网络相比,有较高的分类准确率,是一种优异的信息安全风险评估模型.
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文献信息
篇名
基于PCA-SVM的信息安全风险评估模型
来源期刊
信息技术
学科
工学
关键词
PCA
SVM
信息安全
风险评估
年,卷(期)
2016,(2)
所属期刊栏目
基金项目
研究方向
页码范围
99-102
页数
4页
分类号
TP309.2
字数
3789字
语种
中文
DOI
10.13274/j.cnki.hdzj.2016.02.025
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王颖颖
上海金融学院信息管理学院
14
45
4.0
6.0
2
胡莲
上海金融学院信息管理学院
22
55
5.0
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2019(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
PCA
SVM
信息安全
风险评估
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术
主办单位:
黑龙江省信息技术学会
中国电子信息产业发展研究院
中国信息产业部电子信息中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-2552
CN:
23-1557/TN
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区黄河路122号
邮发代号:
14-36
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
11355
总下载数(次)
31
总被引数(次)
47901
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