【摘 要】
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研究网络安全问题。网络安全评估指标多,网络模型存在非线性关系且存在大量的冗余信息,传统方法无法消除冗余信息只能对线性指标进行评估,导致网络安全评估正确率低。为提高
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研究网络安全问题。网络安全评估指标多,网络模型存在非线性关系且存在大量的冗余信息,传统方法无法消除冗余信息只能对线性指标进行评估,导致网络安全评估正确率低。为提高网络安全评估的正确率和效率,提出将层次分析法和支持向量机组合起来,应用到网络安全评估中。通过层次分析法对网络安全评估指标进行筛择,消除冗余信息,并进行归一化处理。得到的数据用于支持向量机学习,学习过程采用粒子群算法对参数进行优化,建立了最优评估模型进行仿真,并在某市公安局110网络系统中进行实验。结果表明,与传统评估方法相比,消除冗余信息,提高了
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