SVM与ANN在网络安全风险评估中的比较研究

• 作 者: 高述涛
• 出 处: 电脑知识与技术
• 发表日期: 2009年33期
• 关键词: 支持向量机 网络安全 风险评估 统计学习理论 support vector machine network security risk evaluation

　　摘要:该文对SVM和ANN在网络安全风险评估方面的应用进行了比较研究,首先介绍了ANN的工作原理,然后分别将两种方法都应用到网络安全风险评估中,对其评估效果进行了比较。结果发现SVM在小训练样本的分类正确率,泛化能力和训练、测试速度方面,均优越于ANN,是一种更加优越的风险评估方法。
　　关键词:支持向量机;网络安全;风险评估;统计学习理论
　　中图分类号:TP393.08文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)33-9380-02
　　Study on the Network Security Risk Evaluation SVM and ANN
　　GAO Shu-tao
　　(Hunan Foreign Economic Relations