本文關(guān)鍵詞：基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢預(yù)測模型研究　出處：《蘭州大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在現(xiàn)階段,人們工作和生活的信息化程度越來越高,同時,網(wǎng)絡(luò)安全問題也日益突出。為了能夠及時準(zhǔn)確的把握網(wǎng)絡(luò)安全的狀況,網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢預(yù)測成為學(xué)者和相關(guān)工作者們研究的熱點(diǎn)。近些年,研究者們經(jīng)過廣泛的實(shí)踐和探索,研究出了各種各樣的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢預(yù)測方法。無論是什么方法,他們都是為了同一目標(biāo),即更加精確及時的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全的態(tài)勢。本文在仔細(xì)研究了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測的相關(guān)理論及已有技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測模型。主要工作如下：(1)對近三年的國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)安全事件進(jìn)行了統(tǒng)計,詳細(xì)分析了國內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢現(xiàn)狀。根據(jù)境內(nèi)的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)情況探索了新的數(shù)據(jù)樣本,豐富了網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢的影響因素,建立了自己的數(shù)據(jù)樣本庫。(2)把粒子群優(yōu)化算法運(yùn)用到支持向量機(jī)回歸的參數(shù)選擇過程中,根據(jù)數(shù)據(jù)樣本庫的特點(diǎn)構(gòu)建了預(yù)測模型和框架,提高了預(yù)測的性能和準(zhǔn)確率。(3)通過大量的實(shí)驗(yàn)分析對比了多種預(yù)測模型,驗(yàn)證了該預(yù)測模型的精確性和性能。本文建立了新的數(shù)據(jù)樣本庫,豐富了網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢的影響因素,提高了網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢預(yù)測的準(zhǔn)確率和速度。實(shí)驗(yàn)表明,該模型能夠客觀、準(zhǔn)確、及時的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全的基本態(tài)勢。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08;TP18

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本文編號：1309473