基于SVR的网络安全评价模型的建立与仿真

针对目前基于主观评价或基于神经网络的评价方法在网络安全评价模型中存在的不足,文中在建立网络安全评价指标体系的基础上,结合ε不敏感损失函数和支持向量机SVM,建立了一种基于SVR的网络安全评价模型。该模型能够对训练样本进行学习和训练,得到SVR适宜的设置参数。经过对校验样本的预测可发现,该模型具有较强的泛化能力,预测精度也较高。其性能远优于目前所知的主观评价和神经网络评价方法,能为相关网络安全评价模型的设计与建立提供参考。