|
|||||
|
|
| 基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究 | |
| 作者姓名： | 任远芳 牛坤 丁静 谢刚 |
| 作者单位： | 1.贵州大学 网络与信息化管理中心,贵州 贵阳 550025;2.贵州大学 教务处,贵州 贵阳 550025;3.贵州大学 计算机科学与技术学院,贵州 贵阳 550025;4.贵州思大智慧教育科技有限公司,贵州 贵阳 550025 |
| 基金项目： | 贵州省科技计划资助项目(黔科合支撑[2023]一般371); |
| 摘 要： | 为改善信息安全风险评价的精确度,利用改进的粒子群算法,提出了一种新的优化回归型支持向量机的信息安全风险评估方法.首先,通过模糊理论对信息安全风险因素进行量化预处理;其次,经过预处理后的数据输入到回归型支持向量机模型中;再次,利用改进的粒子群算法来优化和训练回归型支持向量机的参数,得到了优化后的信息安全风险评估模型;最后,通过仿真实验对该模型的性能进行验证.实验结果表明,提出的方法能很好地量化评估信息系统风险,提高了信息安全风险评估的精确性,是一种有效的评估方法. |
| 关 键 词： | 信息安全 风险评估 模糊理论 回归型支持向量机 粒子群算法 参数优化 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |