【摘 要】
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为了提高网络安全态势评估性能,提出一种K近邻和支持向量机相融合的网络安全态势评估模型(KNN-SVM)。将网络安全数据集输入到支持向量机学习,找到支持向量集,对于待评估网络
【基金项目】
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浙江省教育厅项目(No.Y201226370);浙江省教科规项目(No.SCG286)
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为了提高网络安全态势评估性能,提出一种K近邻和支持向量机相融合的网络安全态势评估模型(KNN-SVM)。将网络安全数据集输入到支持向量机学习,找到支持向量集,对于待评估网络安全态势样本,计算其与最优分类超平面间的距离,如果距离大于阈值,采用支持向量机进行网络安全态势评估,否则采用K近邻进行评估,以解决支持向量机对超平面附近样本易错分的缺陷,减少SVM的误判率。仿真结果表明,相对于单独SVM,KNN-SVM提高了网络安全态势评估正确率,而且性能更加稳定。
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