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1、光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估通信介質(zhì),在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。不過光纖通信網(wǎng)絡(luò)與其它類型的網(wǎng)絡(luò)一樣,也存有安全隱患問題如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)被竊取、網(wǎng)絡(luò)入侵等行為,那么會給人們帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失,為此, 如何提升光纖通信網(wǎng)絡(luò)的安全,一直是網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)4最原始風(fēng)險評估模型是引用其它類型的網(wǎng)絡(luò)評估模型,如雙絞線網(wǎng)絡(luò)等,但是光纖通信網(wǎng)絡(luò)具有其自身的特殊性,這些模型的風(fēng)險評估結(jié)果不可靠斐法、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等光纖通信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險評估模型610評估結(jié)果的好壞與專家經(jīng)驗(yàn)和知識直接相關(guān),評估精度不太穩(wěn)定,時高時低,而且評估結(jié)果含有一定的主觀性 11支持向量機(jī)等屬于定量分析方法,根據(jù)光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險
2、的評估指標(biāo), 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等建立相對應(yīng)的評估模型,評估精度比較高,在光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估中應(yīng)用最為廣泛。在實(shí)際應(yīng)用中,這些方法均 沒有考慮評估指標(biāo)選擇問題,導(dǎo)致評估指標(biāo)過多,評估結(jié)果和效率均 有待進(jìn)一步改善13。為了提升光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估精度,有效 保證光纖網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸可靠性,提出一種因子分析法的光纖通信網(wǎng) 建立光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的數(shù)學(xué)模型在光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估過程中,有兩個步驟對評估結(jié)果的影響十分關(guān)鍵,其中一個是評估指標(biāo)的選擇,另一個是光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險值的預(yù)測算法。假設(shè)選擇第i 個樣本的評估指標(biāo)為xi1,xi2,xin, 相對應(yīng)的光纖通信網(wǎng)絡(luò)值為yi,那么光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估的數(shù)學(xué)模型可以
3、描述。因子分析法選擇光纖網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估指標(biāo)原始評估指標(biāo)一個光纖通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全包括很多方面,本文主4131各個指標(biāo)對風(fēng)險評估重要水準(zhǔn)不同,且各個指標(biāo)之間互相作用,存有一定的冗余,如果將它們直接輸入到評估算法中進(jìn)行學(xué)習(xí),計算時間會相當(dāng)長,對風(fēng)險評估結(jié)果產(chǎn)生不利影響。為了防止該問題的出現(xiàn), 采用因子分析法選擇風(fēng)險評估指標(biāo)。光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的評估模型SVM期望風(fēng)險值作為輸出,建立一種光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估模型,本文選(SupportVectorMachine,SVMSVM種統(tǒng)計學(xué)算法,它要求樣本數(shù)量小,這符合光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估的實(shí)際情況,不僅模型復(fù)雜性不太高,而且學(xué)習(xí)能力很強(qiáng),是當(dāng)前公認(rèn)i=1,2,n
4、,n因子分析法的光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的評估原理因子分析法的光纖通然后采用因子分析選擇評估指標(biāo),最后利用支持向量機(jī)建立光纖通信 2仿真實(shí)驗(yàn)3001因子分析法的實(shí)現(xiàn)采用SPSS13227 13SVMSVM范圍不同,典型核函數(shù)的光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估精度風(fēng)險表33(FASVM)進(jìn)行光纖風(fēng)險評估的性 (SVMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FABPNN隨機(jī)選擇 100 個樣本組成訓(xùn)練樣本,建立光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估模型,其余樣本對模型性的性能進(jìn)行分析,所有模型的建模效果如表4 所示從表4可知:相對于SVM,F(xiàn)ASVM無論是光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估精度還是訓(xùn)練速度都得到顯著改善,這說明采用因子分析法對光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)
5、化,可以有效降低SVMFABFNN、FABPNN,F(xiàn)ASVM提升了光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估精度,訓(xùn)練時間要略長,這說明采用支持向量機(jī)對光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估進(jìn)行建模,可以更好的描述評估指標(biāo)與風(fēng)險值之間的變化關(guān)系,雖然訓(xùn)練速度有所下降,但是隨著計算機(jī)性能的提升,這一點(diǎn)時間可以忽略不計,對比結(jié)果表明本文的光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估建模思想具有一定的優(yōu)越性。結(jié)論與展望風(fēng)險評估是保證光纖通信網(wǎng)絡(luò)安全的基礎(chǔ),已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn), 以某公司的光纖通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)作為研究對象,構(gòu)建一種基于因子分析法的光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估模型,實(shí)證研究結(jié)果表明,本文模型可以獲得理想的光纖通信網(wǎng)絡(luò)評估結(jié)果,并與其它光纖通信網(wǎng)絡(luò)評估模型進(jìn)行對比,驗(yàn)證了本文模型的優(yōu)越性。具體結(jié)論如下:(1)采用因子分析法對光纖通信網(wǎng)絡(luò)評估指標(biāo)進(jìn)行選擇,減少了評估指標(biāo)的數(shù)量,簡化了評估模型結(jié)構(gòu),提升了評估效率;(2)采用支持向量機(jī)對光纖通信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險值進(jìn)行預(yù)測,可以描述評估指標(biāo)與風(fēng)險值之間的非線性關(guān)系,評估結(jié)果可以為光纖通信
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