基于PSO-SVR的网络态势预测模型

作者：王瑞; 李芯蕊; 马双斌

来源：信息安全研究, 2018, 4(08): 734-738.

• 网络态势预测
• 信息安全
• 粒子群优化算法
• 支持向量机
• 神经网络

在生活高速信息化的今天,网络安全变得尤为重要,网络安全态势预测能够有效地预测网络态势的发展趋势.通过对已经存在的回归分析预测模型和基于神经网络的预测模型进行优缺点分析,探索了一个新的数据分析模型,将粒子群优化算法运用到支持向量机回归的参数选择过程中,根据数据样本库的特点构建了预测模型和框架,提高了预测的性能和准确率.并与基于神经网络的网络态势预测方法进行实验对比,实验表明模型具有较好的态势预测效能,预测精度较高,预测速度较快,能帮助管理人员及时预测网络态势发展,维护网络的安全与稳定.

• 单位
  甘肃省公安厅; 兰州大学应用技术研究院有限责任公司; 兰州大学