基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究

摘要

为改善信息安全风险评价的精确度，利用改进的粒子群算法，提出了一种新的优化回归型支持向量机的信息安全风险评估方法。首先，通过模糊理论对信息安全风险因素进行量化预处理；其次，经过预处理后的数据输入到回归型支持向量机模型中；再次，利用改进的粒子群算法来优化和训练回归型支持向量机的参数，得到了优化后的信息安全风险评估模型；最后，通过仿真实验对该模型的性能进行验证。实验结果表明，提出的方法能很好地量化评估信息系统风险，提高了信息安全风险评估的精确性，是一种有效的评估方法。

关键词

信息安全 / 风险评估 / 模糊理论 / 回归型支持向量机 / 粒子群算法 / 参数优化