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基于向量机的网络安全态势预测方法
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2017-12-26
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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（ HS-RVM）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。
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