网络安全态势预测技术研究

• 作者: 孙卫喜 孙欢
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 安全态势 支持向量机 粒子群算法 态势预测
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.04.021

摘要

网络安全态势预测是防御网络安全威胁的关键.在对目前网络安全态势预测方法进行分析研究后,给出支持向量机(SVM)与改进粒子群优化算法相结合的网络安全态势预测方法.该方法使用改进的粒子群优化算法来优化SVM的三个参数,其充分利用了SVM收敛速度快、样本小、泛化能力强、机器学习的优点,克服了PSO-SVM存在局部最优解及粒子早熟的问题.该方法更适合于具有时变性与非线性特征的网络安全态势预测,且克服了使用线性方法进行网络安全态势预测带来的预测精度低、描述网络目前状态与未来状态关系困难的问题.实验结果表明,使用该预测方法处理先前收集到的网络安全数据,明显提高了网络态势的预测精度,实现了对网络安全威胁的有效防御.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙卫喜	渭南师范学院网络安全与信息化学院	37	85	5.0	7.0
2	孙欢	西安电子科技大学经济与管理学院	3	6	1.0	2.0