基于统计学特征的网络信息安全漏洞检测建模研究

摘要

采用传统方法检测网络信息安全漏洞时，检测结果的TPR值和Accuracy值低、FPR值高、ROC曲线检测结果差。基于此，提出基于统计学特征的网络信息安全漏洞检测建模研究方法。先通过交叉融合算法建立网络信息数据获取模型，对网络信息和安全漏洞进行获取，采用多模融合算法建立网络信息安全漏洞时间序列，然后根据模糊信息聚类算法计算，结合交叉融合与特征匹配算法提取网络信息安全漏洞分布特征量，最后综合考虑SVM的线性与非线性情况，构建网络信息安全漏洞检测模型。实验结果表明，通过所提方法的TPR值和Accuracy值高、FPR值低、ROC曲线检测结果好。

关键词

统计学特征 / 网络信息安全 / 漏洞检测 / 模型 / 支持向量机