【摘 要】
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针对信息安全风险评估中训练数据数目少、方法主观性大、求解最优值困难等问题,提出了基于支持向量机（SVM）的信息安全风险评估方法.与传统学习方法相比,SVM分类器对小样本测试
【基金项目】
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“十一五”国家科技支撑计划重大项目(2006BAK01A07);“十一五”国家科技支撑计划重点项目(2006BAC18B06);国家自然科学基金资助项目(60940032)
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针对信息安全风险评估中训练数据数目少、方法主观性大、求解最优值困难等问题,提出了基于支持向量机（SVM）的信息安全风险评估方法.与传统学习方法相比,SVM分类器对小样本测试环境的适应能力强,具有较好的分类准确率,能有效防止过学习.通过分析影响信息系统安全的主要因素,结合支持向量机思想,设计并实现了基于支持向量机的信息安全风险评估模型,通过多类核函数构造出不同的分类面以及分类函数,然后对样本数据进行测试,最终得到问题的最优分类解.
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