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基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究
引用本文:任远芳,牛坤,丁静,谢刚.基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究[J].贵州大学学报(自然科学版),2024(1):103-109.
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;2. 贵州大学教务处;3. 贵州大学计算机科学与技术学院
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
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