資料介紹
針對當前網絡安全時變性、非線性、預測評估難的現狀,提出一種基于和聲搜索算法和相關向量機( HS-RVM)的網絡安全態勢預測方法,以彌補現有預測方法在預測精度方面的不足。在預測過程中,首先對網絡安全態勢樣本集進行歸一化處理和相空間重構;然后,通過利用和聲搜索(HS)算法搜索相關向量機(RVM)最優的超參數,以得到預測精度和速度都得到提升的網絡安全態勢預測模型;最后,采用Wilcoxon符號秩檢驗驗證模型預測性能之間的差異性。仿真實例表明,所提預測方法的平均絕對百分誤差( MAPE)和均方根誤差(RMSE)分別為0.495 75和0. 020 96,預測性能優于改進和聲搜索(IHS)算法優化的正則極速學習機(RELM)預測模型和PSO算法優化的支持向量機回歸( PSO-SVR)模型,Wilcoxon符號秩檢驗結果顯示預測性能之間具有顯著的差異性。所提預測方法能夠較為精確描述網絡安全態勢變化規律,有利于網絡管理者及時掌握網絡安全態勢變化趨勢。

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