[发明专利]一种基于智能优化算法的网络安全态势预测方法

权利要求书

1.一种基于智能优化算法的网络安全态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

提取待预测的网络样本数据；

将5折交叉验证SVM的分类准确率作为目标函数，并确定惩罚因子C和RBF核函数参数g的上下限；

基于改进型乌燕鸥算法，通过高斯映射初始化乌燕鸥种群位置，即初始化每个乌燕鸥对应的惩罚因子C和核函数参数g，并根据目标函数，计算最优适应度值和最优乌燕鸥位置；

对最优乌燕鸥位置进行双向sine变异，将变异前后适应度值最优的乌燕鸥位置，作为更新后的最优乌燕鸥位置；

根据预设的最大迭代次数依次更新最优乌燕鸥位置，确定最优乌燕鸥位置，即获得对应最优的惩罚因子C和核函数参数g；将最优的惩罚因子C和核函数参数g作为SVM模型参数构建网络安全态势预测模型；

将待预测的网络样本数据，输入到训练后的网络安全态势预测模型，获得预测结果；

其中，所述改进型乌燕鸥算法，引入正余弦算法思想，将原乌燕鸥算法的攻击式拆分为正余弦攻击式，将正余弦攻击和螺旋搜索方式进行融合，各搜索方式切换采用等概率切换的方式，更新乌燕鸥位置；所述改进型乌燕鸥算法还引入警报机制改进原乌燕鸥算法的位置更新方式。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的网络安全态势预测方法，其特征在于，所述通过高斯映射初始化乌燕鸥种群位置，包括以下步骤：

确定种群的大小N，乌燕鸥寻优下边界LB和乌燕鸥寻优上边界UB；

通过高斯映射产生随机数x_t：

式中，mod(·)为求余函数，x_t+1为下一个随机数；

利用产生的高斯随机数初始化乌燕鸥位置：

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