【摘 要】
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针对现有网络预警技术误报率和漏报率较高、响应时间长的问题,将支持向量机应用到网络安全预警中,并用Python语言进行仿真。首先对原始数据进行预处理,消除不同量纲对模型的
【基金项目】
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河北省自然科学基金面上项目(F2014209086)
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针对现有网络预警技术误报率和漏报率较高、响应时间长的问题,将支持向量机应用到网络安全预警中,并用Python语言进行仿真。首先对原始数据进行预处理,消除不同量纲对模型的影响;其次采用决策树进行特征选择,剔除无用的噪声属性,降低数据维度;然后利用处理好的数据来训练支持向量机模型,进行网络预警检测分类;最后给出仿真结果,并根据分类算法常用评价指标对仿真结果进行评价。结果表明,将支持向量机应用到网络安全预警优于传统预警技术。
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