网络潜在危险趋势估计的建模算法研究

发布时间：2018-10-23 09:56

【摘要】：为了提高网络潜在危险趋势估计的准确性,提出一种灰色关联分析和支持向量机的网络潜在危险趋势估计模型(Grey-SVM)。选择初始网络潜在危险评估指标体系,采用灰色关联分析计算各指标权重,采用支持向量机对权重的数据进行学习,模型参数采用混沌粒子群进行优化,建立网络潜在危险趋势估计模型,并采用DARPA99数据集进行测试。测试结果表明,Grey-SVM可以对网络潜在危险趋势进行准确、客观评估,提高了网络系统的安全。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of network potential hazard trend estimation, a grey correlation analysis and support vector machine based network potential hazard trend estimation model (Grey-SVM) is proposed. The initial network potential hazard assessment index system is selected, the weight of each index is calculated by grey correlation analysis, support vector machine is used to study the weight data, and the model parameters are optimized by chaotic particle swarm optimization. The model of network potential hazard trend estimation is established, and the DARPA99 data set is used to test it. The test results show that Grey-SVM can accurately and objectively evaluate the potential danger trend of the network and improve the security of the network system.
【作者单位】：江西科技师范大学现代教育技术中心;
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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