文献类型：期刊文章

作　　者：任远芳[1] 牛坤[2] 丁静[3] 谢刚[4]

REN Yuanfang;NIU Kun;DING Jing;XIE Gang(Network and Information Management Center,Guizhou University,Guiyang 550025,China;Academic Affairs Office of Guizhou University,Guiyang 550025,China;School of Computer Science and Technology,Guizhou University,Guiyang 550025,China;Guizhou Sida Wisdom Education Technology Co.,Ltd.,Guiyang 550025,China)

机构地区：[1]贵州大学网络与信息化管理中心,贵州贵阳550025 [2]贵州大学教务处,贵州贵阳550025 [3]贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025 [4]贵州思大智慧教育科技有限公司,贵州贵阳550025

出　　处：《贵州大学学报（自然科学版）》

基　　金：贵州省省级本科教学内容和课程体系改革资助项目(2022&25);贵州省科技计划资助项目(黔科合支撑[2023]一般371);贵州大学引进人才科研项目(贵大人基合字2022[21])。

年　　份：2024

卷　　号：41

期　　号：1

起止页码：103-109

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为改善信息安全风险评价的精确度,利用改进的粒子群算法,提出了一种新的优化回归型支持向量机的信息安全风险评估方法。首先,通过模糊理论对信息安全风险因素进行量化预处理;其次,经过预处理后的数据输入到回归型支持向量机模型中;再次,利用改进的粒子群算法来优化和训练回归型支持向量机的参数,得到了优化后的信息安全风险评估模型;最后,通过仿真实验对该模型的性能进行验证。实验结果表明,提出的方法能很好地量化评估信息系统风险,提高了信息安全风险评估的精确性,是一种有效的评估方法。

关 键 词：信息安全 风险评估  模糊理论  回归型支持向量机 粒子群算法 参数优化

分 类 号：TP309]