基于mcs-relm的网络安全态势预测模型

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1、基于MCS-RELM的网络安全态势预测模型梁潘冯朝胜成都航空职业技术学院机电工程学院四川师范大学摘要：为了提高网络安全态势的预测准确性，提出一种改进布谷鸟搜索算法和正则极限学习机相融合的网络安全态势预测模型。首先将一维的网络安全态势数据重构成多维吋间序列，然后将训练样本集输入到正则极限学习机进行学习，并采用改进布谷鸟搜索算法优化输入权值和隐含层阈值，建立网络安全态势预测模型，最后采用Honcynct数据集对模型性能进行测试。结果表明，相对于其它网络安全态势预测模型，本文模型可更加准确描述网络安全态势的变化趋势，不仅提高了网络安全态势预测准确性，而且

2、加快了建模速度，可以满足网络安全态势在线预测要求。关键词：网络安全态势;止则极限学习机;布谷鸟搜索算法;预测模型;作者简介：梁潘（1978-），男，四川广汉人，副教授，硕士，研究方向：计算机软件与网络安全。E-mail:lpmountain@163.com。收稿日期:2016-12-10基金：国家自然科学基金项冃（编号61373163）NetworkSecuritySituationPredictionBasedonModifiedCuckooSearchAlgorithmOptimizingRegularizedExtremeLearningMa

3、chineLiangPanFengChaoshengDepartmentofMechanicalandElectricalEngineering,ChengduAeronauticPolytechnic;SchoolofComputerScience,SichuanNormalUniversity;Abstract：Inordertoimprovethepredictionaccuracyofnetworksecuritysituation,thispaperproposesanovelnetworksecuritysituationpredict

4、ionmodelbasedonmodifiedcuckoosearchalgorithmoptimizingregularizedextremelearningmachinc.Firstly,themultidimcnsionaltimescriesofnetworksecuritysituationisobtainedbasedonone-dimensionaldata,andthenthetrainingsamplesetareinputintotheregularizedextremelearningmachinetolearnwhichmo

5、difiedcuckoosearchalgorithmisusedtooptimizeinputweightsandhiddenlayerthresholdandestablishtheprcdictionmodelofnetworksecuritysituationfinally，bytheperformanceofmodelistestedbyusingtheHoneynetdata.TheSimulationresultsshowthat,comparedwithothernetworksecuritysituationpredictionm

6、odels,theproposedmodelcanmoreaccuratelydescribethechangetrendofnetworksecuritysituation,improvethepredictionaccuracyofnetworksecuritysituation，emdfastensthemodelingspeedofnetworksecuritysituation,canmeettheonlinepredictionrequirementsofnetworksecuritysituation.Keyword：networks

7、ecuritysituation;regulerri7edextremelearningmachine;Cuckoosearchalgorithm;prcdictionmodel;Received：2016-12-10随着Internet的不断发展，网络规模越来越大，网络成为了人们生活中不可缺少的一部分，由于网络的开放性，网络入侵、病毒、木马随之而来，给网络带来极大的安全隐患。传统网络安全防范如防火墙、入侵检测是一种被动策略，网络态势的预测是可以提前知道网络安全变化趋势，可以根据预测结果采取主动防御措施，因此如何提高网络安全态势预测的准确性成为网络

8、管理领域研究中的执占°针对网络安全态势预测问题，许多学者进行了相关的研究，取得一些研究结果。文献［1］提出一种Kalman