网络安全态势预测技术研究

摘要：

网络安全态势预测是防御网络安全威胁的关键.在对目前网络安全态势预测方法进行分析研究后,给出支持向量机(SVM)与改进粒子群优化算法相结合的网络安全态势预测方法.该方法使用改进的粒子群优化算法来优化SVM的三个参数,其充分利用了SVM收敛速度快、样本小、泛化能力强、机器学习的优点,克服了PSO-SVM存在局部最优解及粒子早熟的问题.该方法更适合于具有时变性与非线性特征的网络安全态势预测,且克服了使用线性方法进行网络安全态势预测带来的预测精度低、描述网络目前状态与未来状态关系困难的问题.实验结果表明,使用该预测方法处理先前收集到的网络安全数据,明显提高了网络态势的预测精度,实现了对网络安全威胁的有效防御.

关键词：安全态势、支持向量机、粒子群算法、态势预测

所属期刊栏目：29

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划资助项目2017JM6110;渭南师范学院自然科学类研究项目18YKS13

在线出版日期：2019-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：100-104