Design of Cybersecurity Threat Prediction Model Based on Support Vector Machines and Data Mining Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
In order to strengthen the construction of network security defense system and effectively respond to new types of threat attacks appearing in the network environment, this paper constructs a network security threat prediction model using data mining algorithms.The network security threat posture needs to be assessed before the security threat prediction.Accordingly, this paper assesses the four security threat postures of services, vulnerabilities, weaknesses, and hosts on the basis of the quantitative assessment method of hierarchical security threat posture.After that, a network security threat prediction model is constructed based on the support vector mechanism, and a genetic algorithm is used to optimize the parameters of the model.The three evaluation index values of MAE, RMSE and MAPE for the GA-SVM-based cybersecurity posture prediction method proposed in this paper are 0.0106, 0.0133 and 0.0222, respectively, which are better than those of the ABC-SVM-based and PSO-SVM-based prediction methods.It indicates that the method in this paper has smaller error and higher accuracy in cyber security posture prediction.This shows that the method in this paper usually achieves better accuracy in cyber security threat posture prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».