熵的二叉樹多類支持向量機的漏洞分類
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為了有效提高漏洞分類的準確性，針對基于二叉樹多類支持向量機分類算法的分類復雜性和分類結(jié)果依賴二叉樹的結(jié)構(gòu)等缺點，提出了一種基于熵的二又樹多類支持向量機的漏洞分類算法。根據(jù)定義最小超球體進行漏洞樣本空間的分類，有效地通過熵的計算來描述漏洞之間的混雜程度，使得漏洞分類的計算過程被簡化且能夠有效減少分類結(jié)果對二又樹結(jié)構(gòu)的依賴。采用公共漏洞枚舉（CWE）漏洞分類體系在收集到的3000個漏洞樣本上進行大量仿真實驗，漏洞分類的平均準確率和平均召回率達93. 3%和93. 25%，高于基于二叉樹多類支持向量機分類算法和K-近鄰（KNN）分類算法得到的平均值。實驗結(jié)果表明所提算法有效可行，能精確地實現(xiàn)漏洞的分類。
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