基于和声搜索算法和相关向量机的网络安全态势预测方法

发布时间：2017-10-14 10:11

  本文关键词：基于和声搜索算法和相关向量机的网络安全态势预测方法

  更多相关文章： 和声搜索算法 相关向量机 网络安全态势 Wilcoxon符号秩检验 预测

【摘要】：针对当前网络安全时变性、非线性、预测评估难的现状,提出一种基于和声搜索算法和相关向量机(HSRVM)的网络安全态势预测方法,以弥补现有预测方法在预测精度方面的不足。在预测过程中,首先对网络安全态势样本集进行归一化处理和相空间重构;然后,通过利用和声搜索(HS)算法搜索相关向量机(RVM)最优的超参数,以得到预测精度和速度都得到提升的网络安全态势预测模型;最后,采用Wilcoxon符号秩检验验证模型预测性能之间的差异性。仿真实例表明,所提预测方法的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.495 75和0.020 96,预测性能优于改进和声搜索(IHS)算法优化的正则极速学习机(RELM)预测模型和PSO算法优化的支持向量机回归(PSO-SVR)模型,Wilcoxon符号秩检验结果显示预测性能之间具有显著的差异性。所提预测方法能够较为精确描述网络安全态势变化规律,有利于网络管理者及时掌握网络安全态势变化趋势。
【作者单位】： 昆明理工大学质量发展研究院;
【关键词】： 和声搜索算法 相关向量机 网络安全态势 Wilcoxon符号秩检验 预测
【基金】：云南省教育厅科学研究基金资助项目(2014Y081) 昆明理工大学人才培养项目基金资助项目(KKSY201458053)~~
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着网络信息技术的快速发展,世界经济和军事格局已经进入新常态,网络安全已经深刻地影响着国家安全和经济建设。网络安全态势评估技术能够综合各方面的安全因素,是世界各国争相研究的技术热点问题,因此,针对网络的安全态势感知是目前网络安全领域的一个研究热点[1]。自1

【参考文献】

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本文编号：1030465