基于ARIMA-RVM的信息安全风险估计

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针对单一模型的信息安全风险估计精度低难题,综合利用自回归差分滑动平均和相关向量机优势,提出一种基于ARIMA-RVM的信息安全风险估计模型.首先收集信息系统安全状态的历史时间序列数据,并采用局部均值分解算法对历史时间序列数据进行分解,产生若干个分量,然后对低频分量和余项采用自回归差分滑动平均进行估计,对频率值较大、频率变化波动性较大的分量定为高频分量,采用相关向量机进行估计,最后将各个分量的估计结果相叠加得到最终信息安全风险估计值.实验结果表明,本文模型可以准确描述信息系统的安全变化趋势,提高了信息安全风险估计的精度,具有较高的实际应用价值.
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