查询结果:   孙卫喜.用于网络安全态势预测的粒子群与支持向量机算法研究[J].计算机应用与软件,2019,36(6):308 - 316.
中文标题
用于网络安全态势预测的粒子群与支持向量机算法研究
发表栏目
安全技术
摘要点击数
815
英文标题
PSO AND SVM FOR NETWORK SECURITY SITUATION PREDICTION
作 者
孙卫喜 Sun Weixi
作者单位
渭南师范学院网络安全与信息化学院 陕西 渭南 714099     
英文单位
College of Network Security and Information Technology,Weinan Normal University, Weinan 714099, Shaanxi, China     
关键词
安全态势 支持向量机 粒子群算法 态势预测
Keywords
Security situation SVM PSO Situation prediction
基金项目
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)
作者资料
孙卫喜,高工,主研领域:网络安全,网络应用。 。
文章摘要
网络安全已经越来越受到人们的重视,网络安全态势预测作为一种阻隔网络安全威胁的新兴手段受到了学者的广泛关注。针对威胁网络安全的特异性因素,提出一种改进的网络安全态势预测技术。介绍网络安全态势感知预测相关的背景;针对网络安全态势预测过程中存在的时变性与非线性等特征,在分析了支持向量机与改进粒子群算法的基础上,给出一种改进的PSO-SVM算法。通过相关仿真实验说明该方法的可行性与实用性。实验表明,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。
Abstract
Network security has been paid more and more attention by people. The network security situation prediction has attracted extensive attention from scholars as an emerging means to block network security threats. This paper proposed an improved network security situation prediction technology for the specific factors that threatened network security. I introduced the background related to network security situational awareness prediction. Then, based on the characteristics of time-varying and nonlinearity in the network security situation prediction process, an improved PSO-SVM was presented based on the analysis of SVM and PSO. Furthermore, the relevant simulation experiments were given to illustrate the feasibility and practicability of the proposed method. Experiments show that using this prediction method to process the previously collected network security data significantly improves the prediction accuracy of the network situation and achieves effective defense against network security threats.
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摘要
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算法
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2015
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2015
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王平
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2015
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基于粒子群算法的摄像机自标定
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马莹莹
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张永强
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基于半监督回归学习的人脸几何美丽分数
戴礼青
图像处理与应用
2015
3
209
[摘要]
144
基于灰度共生矩阵信息融合的视频噪声识别算法
黄小童
人工智能与识别
2015
2
143
[摘要]
145
基于双向2DPCA和SVM的胃粘膜肿瘤细胞识别
甘岚
人工智能与识别
2015
2
155
[摘要]
146
基于相空间重构和柔性神经树的乐器分类
郅逍遥
人工智能与识别
2015
2
159
[摘要]
147
最优训练样本子集的LSSVM网络流量预测
张运涛
人工智能与识别
2015
2
167
[摘要]
148
无线传感网中一种基于支持向量机的异常事件检测方案
李力
算法
2015
2
272
[摘要]
149
混合杂草算法优化支持向量机的网络入侵检测
李佳
安全技术
2015
2
311
[摘要]
150
一种加权线性损失支持向量机
刘解放
人工智能与识别
2015
12
114
[摘要]
151
离散余弦变换和支持向量机相融合的人脸识别
杨永强
人工智能与识别
2015
12
150
[摘要]
152
粒子群优化的CNN互信息医学图像配准算法
兰红
图像处理与应用
2015
12
201
[摘要]
153
基于改进回溯搜索优化算法的应急资源调度
陈曦
算法
2015
12
235
[摘要]
154
基于PSO-混合核函数的SOM网络流量分类研究
李涛
网络与通信
2015
11
117
[摘要]
155
有向无环图-双支持向量机的多类分类方法
牛犇
人工智能与识别
2015
11
167
[摘要]
156
航空发动机转子故障诊断系统设计与实现
张俊红
嵌入式软件与应用
2015
11
217
[摘要]
157
基于核PCA与在线支持向量机的电子鼻气体分类研究
余炜
算法
2015
11
269
[摘要]
158
基于改进SVM和HMM的文本信息抽取算法
孙师尧
算法
2015
11
281
[摘要]
159
基于粒子群算法优化极限学习机的无源目标定位算法
傅彬
信息技术交流
2015
11
325
[摘要]
160
人工鱼群算法优化支持向量机的无线传感器网络节点定位
谭军
网络与通信
2015
10
144
[摘要]
161
融合拓扑特征和领域特征的非精确图匹配算法
李智杰
人工智能与识别
2015
10
164
[摘要]
162
基于边缘对称性和IULBP的行人检测方法
张敏霞
图像处理与应用
2015
10
216
[摘要]
163
基于组合算法的嵌入式系统软硬件划分方法
陈玮
嵌入式软件与应用
2015
10
240
[摘要]
164
基于改进多目标遗传算法求解混合流水车间调度问题
张志鹏
算法
2015
10
291
[摘要]
165
小波分析和时间序列法相融合的信息安全态势估计
石云
安全技术
2015
10
311
[摘要]
166
基于加速参数自调整粒子群算法的物流配送优化模型
黄日胜
信息技术交流
2015
10
328
[摘要]
167
改进布谷鸟搜索算法优化SVM的网络流量预测模型
路璐
网络与通信
2015
1
124
[摘要]
168
基于自适应小生境粒子群算法的多重Nash均衡求解
贾文生
算法
2015
1
247
[摘要]
169
改进ABC算法优化LSSVM的网络流量预测模型
许爱军
信息技术交流
2015
1
323
[摘要]