資料介紹
針對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全時(shí)變性、非線性、預(yù)測(cè)評(píng)估難的現(xiàn)狀,提出一種基于和聲搜索算法和相關(guān)向量機(jī)( HS-RVM)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法,以彌補(bǔ)現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法在預(yù)測(cè)精度方面的不足。在預(yù)測(cè)過(guò)程中,首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)樣本集進(jìn)行歸一化處理和相空間重構(gòu);然后,通過(guò)利用和聲搜索(HS)算法搜索相關(guān)向量機(jī)(RVM)最優(yōu)的超參數(shù),以得到預(yù)測(cè)精度和速度都得到提升的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型;最后,采用Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)性能之間的差異性。仿真實(shí)例表明,所提預(yù)測(cè)方法的平均絕對(duì)百分誤差( MAPE)和均方根誤差(RMSE)分別為0.495 75和0. 020 96,預(yù)測(cè)性能優(yōu)于改進(jìn)和聲搜索(IHS)算法優(yōu)化的正則極速學(xué)習(xí)機(jī)(RELM)預(yù)測(cè)模型和PSO算法優(yōu)化的支持向量機(jī)回歸( PSO-SVR)模型,Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)結(jié)果顯示預(yù)測(cè)性能之間具有顯著的差異性。所提預(yù)測(cè)方法能夠較為精確描述網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)變化規(guī)律,有利于網(wǎng)絡(luò)管理者及時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)變化趨勢(shì)。
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