基于鱼群算法优化支持向量机网络安全态势评估模型

发布时间：2017-11-06 20:09

  本文关键词：基于鱼群算法优化支持向量机网络安全态势评估模型

  更多相关文章： 态势评估 支持向量机 鱼群算法 可视化

【摘要】：网络的安全问题逐渐成为了人们关注和研究的热点问题。以往人们专注于如何利用专家经验判断网络的安全态势。如今,如何正确且准确的实时评估网络的安全态势,成为了网络安全决策系统的一个重要研究方向。本文基于以往网络安全态势评估的理论及技术,提出基于鱼群算法优化支持向量机的评估模型。本文主要完成如下工作:1)对国内的网络态势相关的安全事件进行统计,分析安全影响要素,整理出影响要素的样本集。确定针对全局网络的网络安全影响要素。2)对SVM常用核函数的算法性能进行了实验对比,找到了RBF(高斯径向核函数)为SVM分类器在本领域的最优核函数。3)将鱼群算法参数寻优的方法应用到了支持向量机分类的参数寻优过程中,利用鱼群算法的全局寻优的特性寻找最优的参数c和g,同时提高了参数的寻优速度及精度。4)将鱼群算法寻优与交叉验证法寻优、粒子群算法寻优进行了实验对比,通过实验对比验证鱼群算法在全局寻优和寻优精度方面比粒子群算法有优势,在寻优速度和精度方面比交叉验证法有优势。5)对评估模型进行工程化实现,实现了网络安决策系统的网络安全态势评估模块。同时进行可视化编程,实现了网络安全决策系统感知模块和评估模块,对决策系统的决策过程起到了积极的作用。本文建立了针对广域网络安全态势评估新样本,同时应用了新的算法提高了评估的速度和准确度。实现了自动化评估模型的工程应用,同时实现了决策系统及其可视化。实验表明,该模型能够快速、准确、实时的评估当前的网络安全态势。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TP393.08

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李晓磊,邵之江,钱积新;一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法[J];系统工程理论与实践;2002年11期

2 黄光球;朱华平;周静;;用鱼群算法求解石油运输系统多级站定位优化问题[J];系统工程理论与实践;2008年03期

3 刘丽丽;陈玮;;基于高斯优化的精英鱼群算法研究[J];上海理工大学学报;2014年03期

4 方金城;张岐山;;配送中心配送决策问题及其鱼群算法优化求解[J];计算机应用;2011年06期

5 冯春时;丛爽;;基于感知范围的鱼群优化算法[J];中国科学院研究生院学报;2010年01期

6 唐涛;;一种新型二进制编码的量子鱼群算法[J];电脑知识与技术;2008年S1期

7 郭童;林峰;;基于混合遗传鱼群算法的贝叶斯网络结构学习[J];浙江大学学报(工学版);2014年01期

8 罗景峰;王莹莹;;基于鱼群算法的全终端网络可靠性优化设计[J];微电子学与计算机;2009年02期

9 段其昌;唐若笠;徐宏英;李文;;粒子群优化鱼群算法仿真分析[J];控制与决策;2013年09期

10 郑文;;一种改进混沌鱼群算法及其在四旋翼滑模控制中的应用[J];计算机测量与控制;2014年04期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 罗景峰;;基于Metropolis准则的改进鱼群算法[A];第十二届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2010年

2 罗景峰;;均匀设计在鱼群算法参数设定中的应用[A];第四届中国智能计算大会论文集[C];2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 汪明;基于鱼群算法的人行天桥TMD减振控制研究[D];宁波大学;2015年

2 韩欢欢;基于ZigBee的超声波三维坐标测量系统研究[D];中国计量学院;2015年

3 张磊;基于改进鱼群算法的两阶段结构损伤识别方法研究[D];重庆大学;2015年

4 宋小辉;基于鱼群算法的特高压输电塔塔腿拓扑优化研究[D];重庆大学;2015年

5 高屹宇;基于鱼群算法优化支持向量机网络安全态势评估模型[D];兰州大学;2016年

6 兆瑞琦;混沌—鱼群算法在直接转矩控制系统中的应用研究[D];沈阳工业大学;2009年

7 张坤;鱼群算法在直接转矩控制系统中的应用研究[D];沈阳工业大学;2009年

8 周利民;基于鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化研究[D];湖南大学;2010年

9 刘旋;基于多目标鱼群算法的QoS全局最优Web服务选择的研究[D];武汉轻工大学;2013年

10 郭童;基于改进鱼群蜂群算法的贝叶斯网络结构学习[D];浙江大学;2014年

，

本文编号：1149183