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摘要
互联网给人们生活和工作带来便利的同时,也增加了网络安全风险发生的概率。为减少这一危害的出现,提出一种基于机器学习的网络安全预测评估方法,该方法是利用支持向量机的非线性拟合能力和果蝇优化算法的全局优化能力,在时间序列的基础上建立网络安全态势评估模型。所提出的预测模型的决定系数为0.906 997 774 231,最佳核函数参数为9.558 866 730 69,输入维数为12,惩罚因子为26.611 251 199 2。相较于RBF、PSO-SVM两种预测模型,FOA-SVM网络安全预测模型的准确率、AUC值、F1值分别为81.2%、0.83、0.83,能够更好地完成网络安全评估。
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