一种信息系统安全的自适应监测与评估方法

• 作者: 任东晓 党引 吴旻荣 张吉生 沈青
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 安全监测 混合人工蜂群算法 支持向量机 信息安全 风险评估
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: TN915.08-34|V249
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.07.022

摘要

针对网络入侵的特征,提出一种基于SVM支持向量机的入侵危险识别模型.利用支持向量机SVM模型,混合人工蜂群HABC优化的方式,克服算法中存在早熟收敛和局部极小的问题.通过该模型实现对网络入侵信息系统自适应识别出攻击效果,有效得到网络入侵的信息系统风险评估.验证结果表明,HABC优化的SVM模型比传统危险入侵识别模型的准确度更高,收敛速度快,泛化能力增强,说明了该方法的可行性、有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张吉生		6	11	2.0	3.0
2	沈青		5	4	2.0	2.0
3	吴旻荣		2	1	1.0	1.0
4	党引		3	4	1.0	2.0
5	任东晓		2	0	0.0	0.0