基于支持向量机的网络安全风险评估

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1、华北电力大学（保定）硕士学位论文基于支持向量机的网络安全风险评估姓名：郭爱玲申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：高会生20081215华北电力大学硕士学位论文摘要摘要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

2、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。关键词：支持向量机，网络安全，风险评估，统计学习理论，人工神经网络ABSTRACTWiththedevelopmentandapplicationofnetworktechnology,theissuesofnetworksecurityhasbecomeprominent

3、increasingly．Networksecurityriskassessmenthasbecomethekeyprocessinsolvenetworksecurityandithasbecometheresearchhotspotinthisdomain．SupportVectorMachine(SVM)isoneofnovellearningmachinemethods，itsadvantagesaresimplestructure，strongcompatibility,globaloptimization，lesstrainingtimeandb

4、ettergeneralization．Soithassuperioritytoapplyitintonetworksecurityriskassessment．ThemodelbasedonSVMhasintroducedindetail．Firstly，theindexsystemofnetworksecurityriskassessmenthasestablished，andcollectingsamples．Secondly，SVMtrainingalgorithm，multi-sortingalgorithm，kernelfunctionandpa

5、rameterhavebeenchoosed．Then，thetoolboxforSVMhasbeenoptimized，andthemodelbasedonSVMhasestablished．Finally,SVMhascomparedwithANN，thevalidityofSVMhasvalidatedthroughexample．GuoAi·ling(SignalandInformationProcessing)DirectedbyprofGaoHui-shengKEYWORDS：SupportVectorMachine(SVM)，NetworkSe

6、curity，RiskEvaluation，StatisticalLearningTheory,ArtificialNeuralNetworks(ANN)华北电力大学硕士学位论文摘要摘要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

7、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。关键词：支持向量机，网络安全，风险评估，统计学习理论，人工神经网络ABSTRACTWiththedevelopmentandapplicationofnetworktechnology,theissuesofnetworksecurityhasbecomepromi

8、nentincreasingly．Networkse