相关向量机超参数优化的网络安全态势预测.pdf

本文主要探讨了网络安全态势预测中的一个重要问题——如何提高预测精度，提出了一种基于改进模拟退火法优化的相关向量机（PSA-RVM）模型。相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）是一种高效的学习算法，它在机器学习领域被广泛应用，尤其是在处理小数据集时表现优秀。然而，RVM的性能受到其超参数的影响，选择不当可能导致过拟合或欠拟合，影响预测效果。 在网络安全态势预测中，由于数据的复杂性和动态性，传统的预测方法往往存在过学习（overfitting）和欠学习（underfitting）的问题，同时，过多的自由参数也增加了模型的不确定性。为了解决这些问题，文章提出了一种结合Powell算法的模拟退火法（Simulated Annealing, SA），以优化RVM的超参数。Powell算法是一种无梯度优化方法，适用于解决多变量优化问题，而模拟退火法则是一种全局优化策略，通过模拟固体冷却的过程来避免陷入局部最优。 在PSA-RVM模型中，首先对网络安全态势的样本数据进行相空间重构，形成训练样本集。相空间重构是通过引入时间延迟或其他复杂度控制手段，将原始数据转换成更高维度的表示，以捕捉数据的非线性和动态特性。接着，利用Powell算法改进的模拟退火法，将RVM的超参数优化过程嵌入到目标函数的计算中。这一过程可以有效地寻找最优的超参数组合，以提高模型的学习能力和预测精度。 实验证明，PSA-RVM模型在预测网络安全态势时具有较高的精度，平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别达到0.39256和0.01261，优于Elman模型和基于粒子群优化（PSO）的支持向量机（SVR）模型。这表明该方法能够更准确地描绘网络安全态势的变化趋势，有助于网络管理员提前预判未来态势的发展，从而及时采取相应的防御措施，提升网络安全防护水平。 这篇文章提出了一个创新的网络安全态势预测模型，通过优化相关向量机的超参数，提高了预测的准确性和稳定性。这种方法不仅对于网络安全领域的态势预测具有实际应用价值，也为其他需要高精度预测的领域提供了一种可能的解决方案。