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電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>將置信規則庫分級優化的網絡安全態勢預測方法

將置信規則庫分級優化的網絡安全態勢預測方法

2021-03-16 | pdf | 1.90 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  基于置信規則庫的網絡安全態勢預測將定性經驗知識與定量網絡數據結合,具有較好的預測效果,但當訓練數據分布不均時,傳統整體優化的預測方法易導致過擬合造成預測精度較低。為此,利用置信規則庫中規則作用范圍有限的特性,提出一種將置信規則庫分級優化的網絡安全態勢預測方法。建立模型作用空間并劃分規則作用域,將訓練數據按照輸入坐標分配到對應的規則作用域,通過設定臨界值將規則劃分為可完全優化、可部分優化與不可優化3個等級,同時減少規則中待優化參數量。實驗結果表明,與GAO-BRB、PSO-BRB等預測方法相比,本文方法能有效避免過擬合現象,網絡安全態勢預測精度更高。

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