基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法  

Method of Network Security Situation Prediction Based on IHS_RELM

作　　者：陈虹[1] 王飞[1] 肖振久[1,2] 

机构地区：[1]辽宁工程技术大学软件学院,葫芦岛125105 [2]中国传媒大学计算机学院,北京100024

出　　处：《计算机科学》2013年第11期108-111,共4页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金(61103199)资助

摘　　要：针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法的原理进行了研究,在此基础上提出一种改进的和声搜索算法。将正则极速学习机(RELM)嵌入到改进的和声搜索算法(IHS)的目标函数计算过程中,利用IHS算法的全局搜索能力来优化选取RELM的输入权值和隐含层阈值,在一定程度上提升了RLLM的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,与已有的其他预测方法相比,该方法具有更好的预测效果。To address the situation prediction problem in the network security situation awareness, this paper presented a prediction method of network security situation based on the algorithm of HIS_RELM. We proposed an improved har- mony search（IHS） algorithm after studying the principle of the harmony search（HS） algorithm. This method embeds the regularized extreme learning machine（RELM） in the process of the objective function calculation of the improved harmony search algorithm, and takes advantage of the global searching ability of the IHS algorithm to optimize the input weights and hidden layer threshold of the RELM. To some extent, this enhances the learning ability and generalization ability of the RELM. Simulation experiments show that this method has better prediction affection in comparison with other existing prediction methods.

关 键 词：和声搜索算法 正则极速学习机 网络安全态势预测 参数优化 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]