【摘 要】
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基于置信规则库的网络安全态势预测将定性经验知识与定量网络数据结合,具有较好的预测效果,但当训练数据分布不均时,传统整体优化的预测方法易导致过拟合造成预测精度较低。
【机 构】
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空军工程大学研究生院,空军工程大学防空反导学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703426),中国博士后科学基金(2018M633680),陕西省高校科协青年人才托举计划(20190108)
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基于置信规则库的网络安全态势预测将定性经验知识与定量网络数据结合,具有较好的预测效果,但当训练数据分布不均时,传统整体优化的预测方法易导致过拟合造成预测精度较低。为此,利用置信规则库中规则作用范围有限的特性,提出一种将置信规则库分级优化的网络安全态势预测方法。建立模型作用空间并划分规则作用域,将训练数据按照输入坐标分配到对应的规则作用域,通过设定临界值将规则划分为可完全优化、可部分优化与不可优化3个等级,同时减少规则中待优化参数量。实验结果表明,与GAO-BRB、PSO-BRB等预测方法相比,本文方法能有
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