基于模糊熵特征选择算法的SVM在漏洞分类中的研究

发布时间：2017-11-01 00:16

  本文关键词：基于模糊熵特征选择算法的SVM在漏洞分类中的研究

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【摘要】：漏洞的分类能够有效提高漏洞分析和修复的效率,其分类的方式是按照漏洞的特征进行,将漏洞特征的提取转换为漏洞文本特征的提取。针对漏洞的描述性文本较短,特征选择模糊等缺点,提出了一种基于模糊熵特征选择算法的SVM的漏洞分类方法对漏洞分类进行研究。该方法结合模糊熵理论和支持向量机分类方法的优点,设计类间类内隶属度函数来体现特征项的分布情况,并结合模糊熵的计算作为漏洞特征提取的依据,通过SVM进行分类学习,对漏洞进行分类。仿真实验表明,基于模糊熵特征选择算法的SVM的漏洞分类方法实际可行,且分类准确率高于基于KNN和最大熵模型的分类方法,具有一定的研究意义。
【作者单位】： 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室;
【关键词】： 模糊熵 支持向量机 漏洞特征 漏洞文本 特征选择 漏洞分类
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2011BAH14B04) 中央财政支持地方高校发展专项基金资助项目(财教[2012]140号)
【分类号】：TP181;TP393.08
【正文快照】： 0引言随着计算机的普及、网络的飞速发展,计算机已成为日常生活中不可或缺的工具,而计算机漏洞则成为互联网攻击事件的最大隐患。计算机的漏洞是指在系统设计、实现、维护或者运营过程中造成的可被非授权人员非法利用的软/硬件缺陷[1]。漏洞扫描工具的出现,使得漏洞一览无遗,

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本文编号：1124406