本文關(guān)鍵詞：基于模糊熵特征選擇算法的SVM在漏洞分類中的研究

  更多相關(guān)文章： 模糊熵 支持向量機(jī) 漏洞特征 漏洞文本 特征選擇 漏洞分類

【摘要】：漏洞的分類能夠有效提高漏洞分析和修復(fù)的效率,其分類的方式是按照漏洞的特征進(jìn)行,將漏洞特征的提取轉(zhuǎn)換為漏洞文本特征的提取。針對(duì)漏洞的描述性文本較短,特征選擇模糊等缺點(diǎn),提出了一種基于模糊熵特征選擇算法的SVM的漏洞分類方法對(duì)漏洞分類進(jìn)行研究。該方法結(jié)合模糊熵理論和支持向量機(jī)分類方法的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)類間類內(nèi)隸屬度函數(shù)來體現(xiàn)特征項(xiàng)的分布情況,并結(jié)合模糊熵的計(jì)算作為漏洞特征提取的依據(jù),通過SVM進(jìn)行分類學(xué)習(xí),對(duì)漏洞進(jìn)行分類。仿真實(shí)驗(yàn)表明,基于模糊熵特征選擇算法的SVM的漏洞分類方法實(shí)際可行,且分類準(zhǔn)確率高于基于KNN和最大熵模型的分類方法,具有一定的研究意義。
【作者單位】： 貴州師范大學(xué)貴州省信息與計(jì)算科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 模糊熵 支持向量機(jī) 漏洞特征 漏洞文本 特征選擇 漏洞分類
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011BAH14B04) 中央財(cái)政支持地方高校發(fā)展專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(財(cái)教[2012]140號(hào))
【分類號(hào)】：TP181;TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著計(jì)算機(jī)的普及、網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,計(jì)算機(jī)已成為日常生活中不可或缺的工具,而計(jì)算機(jī)漏洞則成為互聯(lián)網(wǎng)攻擊事件的最大隱患。計(jì)算機(jī)的漏洞是指在系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、維護(hù)或者運(yùn)營(yíng)過程中造成的可被非授權(quán)人員非法利用的軟/硬件缺陷[1]。漏洞掃描工具的出現(xiàn),使得漏洞一覽無遺,

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 譚揚(yáng)波,陳光，

本文編號(hào)：1124406