基于GA-PSO優(yōu)化支持向量機(jī)的漏洞分類器.pdf

1、信息網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)已經(jīng)成為人們生活、學(xué)習(xí)和工作中必不可少的一部分,在帶來便利的同時(shí)也伴隨有大量重大網(wǎng)絡(luò)安全事件的頻現(xiàn)。而且大部分的網(wǎng)絡(luò)安全事件均是由黑客利用漏洞進(jìn)行非法攻擊所引起的?？梢?漏洞是網(wǎng)絡(luò)安全事件的罪魁禍?zhǔn)?。近些年?漏洞的研究已成為計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)安全中的一個(gè)熱門話題。不少研究表明,多數(shù)漏洞在某些方面有相同之處。但是隨著漏洞的數(shù)量和類型不斷增加,因此,怎么合理地、有效地對漏洞進(jìn)行分類就顯得十分重要。
　　支持向量機(jī)(SVM)

2、是一種以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)可以解決分類問題的監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法,適用于小樣本、非線性及高維模式識別等方面。但該方法在解決大樣本數(shù)據(jù)集時(shí)存在耗時(shí)較長且易陷入局部最小值的缺陷。為了彌補(bǔ)SVM這方面的不足,于是本文引入了遺傳算法、粒子群算法兩種算法。因此,本文通過對漏洞、支持向量機(jī)和遺傳算法、粒子群算法的研究,給出了三種新的基于支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)漏洞分類方法。
　　本文首先介紹了漏洞的一些相關(guān)理論概念,支持向量機(jī)、遺傳算法和粒子群算法的基礎(chǔ)理

3、論知識。其次,總結(jié)了目前基于支持向量機(jī)的常用分類方法及其優(yōu)缺點(diǎn),遺傳算法和粒子群算法各自的優(yōu)缺點(diǎn)和結(jié)合方式。然后為了提高漏洞分類的精確度,需要對傳統(tǒng)的支持向量機(jī)進(jìn)行改進(jìn)。本文提出了三種方法去優(yōu)化支持向量機(jī):遺傳算法、粒子群算法、遺傳算法嵌入到粒子群算法。于是就提出了基于GA優(yōu)化支持向量機(jī)的漏洞分類器、基于 PSO優(yōu)化支持向量機(jī)的漏洞分類器和基于 GA-PSO優(yōu)化支持向量機(jī)的漏洞分類器。最后,建立一個(gè)小型的漏洞庫,并對其做分類實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)