基于支持向量机的网络安全态势感知技术探索与应用

摘要

为了应对日趋复杂的网络安全问题,传统的基于规则的网络安全监测技术无法预知未知的网络入侵方法。网络安全态势感知是一种基于环境的、动态的、整体的数据融合方法,可以从宏观角度把数据融合起来。通过机器学习算法发现数据之间的相关性,而不是人为制定规则,可以发现数据之间潜在的联系。支持向量机是机器学习中较为通用的一种算法,通过对KDD CUP99数据集的训练和测试,得到的模型有效地对网络安全测试数据进行了预测。