一种基于GSA-SVM网络安全态势预测模型
陈玉鑫
殷肖川
谭韧
1.空军工程大学信息与导航学院,西安,7100772.空军工程大学信息与导航学院,西安,7100773.空军工程大学信息与导航学院,西安,710077
摘要：针对支持向量机的参数选择问题,结合引力搜索算法(GSA)需要设置的参数少以及全局优化能力强的特点,提出了一种GSA优化SVM参数的网络安全态势预测模型(GSA-SVM).首先把SVM的参数视作在空间中的物体,并将SVM在该参数下预测产生的预测值和实际值之间的均方误差mse作为目标优化函数,然后GSA通过模拟万有引力规律影响下物体的运动规律不断变化参数,最终找到SVM最优参数.最后根据最优参数建立网络安全态势预测模型.在Matlab平台采用MIT Lincoln实验室提供的DARPA1999数据集进行仿真测试,仿真结果表明:相对于其它预测算法,GSA-SVM提高了网络安全态势预测的准确度,加快了网络安全态势预测的速度,为网络安全态势预测提供了一种新的解决途径.
关键词：网络安全态势预测支持向量机引力搜索算法
分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(71503260)陕西省工业科技攻关计划(2016GY-087)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 78-83 )
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