蝙蝠算法优化RVM的校园网络安全研究

• 作者: 徐国锋 李明珠 李树峰
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 蝙蝠算法 相关向量机 量化评估
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 153-158
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4506字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.01.033

摘要

传统的应对网络威胁的手段是根据所发生的攻击针对性的提供补救措施,但是这种方式具有较强的滞后性,已难以满足现在快节奏的网络运行环境.如何提供一种对网络安全状况的量化指标,根据对网络安全的走势进行预测已经成为了如今的研究热点.文中针对网络安全的量化评估与预测问题,首先,提出了一种基于层次化评估模型的方法,实现了对网络安全态势的量化手段,将其从定性分析上升到了定量分析;其次,提出了一种基于相关向量机的网络安全态势预测模型,并通过蝙蝠算法提升了该模型的运行效率;最后,通过数据集的样本学习,验证了预测方法的有效性,该方法具有较高的精度和可靠性.