基于支持向量机的网络安全风险评估

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随着网络技术的发展和应用,网络安全问题日益突出,对网络进行风险评估,是解决网络安全问题首要的一步。探讨风险评估新方法的研究,逐渐成为该领域的研究热点。支持向量机是一种新的人工智能学习方法,具有结构简单、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优点,成为继神经网络之后该领域的又一研究热点,本文将其应用到网络安全风险评估中,具有一定的优越性。 详细介绍了支持向量机评估模型的建立过程,首先建立网络安全风险评估的指标体系,搜集训练样本数据;通过分析,选择支持向量机最优训练算法和多分类算法,核函数及其参数;然后对支持向量机工具箱进行优化设计,建立了基于支持向量机的网络安全风险评估的模型。最后,通过实例,对支持向量机与人工神经网络进行比较研究,验证了支持向量机评估效果的有效性。
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