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文档简介

1、光纤通信网络风险评估通信介质,在很多领域得到了广泛应用。不过光纤通信网络与其它类型的网络一样,也存有安全隐患问题如果出现数据被窃取、网络入侵等行为,那么会给人们带来巨大的经济损失,为此, 如何提升光纤通信网络的安全,一直是网络安全管理领域中的研究热点4最原始风险评估模型是引用其它类型的网络评估模型,如双绞线网络等,但是光纤通信网络具有其自身的特殊性,这些模型的风险评估结果不可靠斐法、决策树、神经网络、支持向量机等光纤通信网络的风险评估模型610评估结果的好坏与专家经验和知识直接相关,评估精度不太稳定,时高时低,而且评估结果含有一定的主观性 11支持向量机等属于定量分析方法,根据光纤通信网络风险

2、的评估指标, 采用神经网络等建立相对应的评估模型,评估精度比较高,在光纤通信网络风险评估中应用最为广泛。在实际应用中,这些方法均 没有考虑评估指标选择问题,导致评估指标过多,评估结果和效率均 有待进一步改善13。为了提升光纤通信网络风险评估精度,有效 保证光纤网络的数据传输可靠性,提出一种因子分析法的光纤通信网 建立光纤通信网络风险的数学模型在光纤通信网络风险评估过程中,有两个步骤对评估结果的影响十分关键,其中一个是评估指标的选择,另一个是光纤通信网络风险值的预测算法。假设选择第i 个样本的评估指标为xi1,xi2,xin, 相对应的光纤通信网络值为yi,那么光纤通信网络风险评估的数学模型可以

3、描述。因子分析法选择光纤网络风险评估指标原始评估指标一个光纤通信网络系统安全包括很多方面,本文主4131各个指标对风险评估重要水准不同,且各个指标之间互相作用,存有一定的冗余,如果将它们直接输入到评估算法中进行学习,计算时间会相当长,对风险评估结果产生不利影响。为了防止该问题的出现, 采用因子分析法选择风险评估指标。光纤通信网络风险的评估模型SVM期望风险值作为输出,建立一种光纤通信网络风险评估模型,本文选(SupportVectorMachine,SVMSVM种统计学算法,它要求样本数量小,这符合光纤通信网络风险评估的实际情况,不仅模型复杂性不太高,而且学习能力很强,是当前公认i=1,2,n

4、,n因子分析法的光纤通信网络风险的评估原理因子分析法的光纤通然后采用因子分析选择评估指标,最后利用支持向量机建立光纤通信 2仿真实验3001因子分析法的实现采用SPSS13227 13SVMSVM范围不同,典型核函数的光纤通信网络风险评估精度风险表33(FASVM)进行光纤风险评估的性 (SVMBP 神经网络(FABPNN随机选择 100 个样本组成训练样本,建立光纤通信网络风险评估模型,其余样本对模型性的性能进行分析,所有模型的建模效果如表4 所示从表4可知:相对于SVM,FASVM无论是光纤通信网络风险评估精度还是训练速度都得到显著改善,这说明采用因子分析法对光纤通信网络风险评估指标进行优

5、化,可以有效降低SVMFABFNN、FABPNN,FASVM提升了光纤通信网络风险评估精度,训练时间要略长,这说明采用支持向量机对光纤通信网络风险评估进行建模,可以更好的描述评估指标与风险值之间的变化关系,虽然训练速度有所下降,但是随着计算机性能的提升,这一点时间可以忽略不计,对比结果表明本文的光纤通信网络风险评估建模思想具有一定的优越性。结论与展望风险评估是保证光纤通信网络安全的基础,已成为人们关注的焦点, 以某公司的光纤通信网络系统作为研究对象,构建一种基于因子分析法的光纤通信网络风险评估模型,实证研究结果表明,本文模型可以获得理想的光纤通信网络评估结果,并与其它光纤通信网络评估模型进行对比,验证了本文模型的优越性。具体结论如下:(1)采用因子分析法对光纤通信网络评估指标进行选择,减少了评估指标的数量,简化了评估模型结构,提升了评估效率;(2)采用支持向量机对光纤通信网络的风险值进行预测,可以描述评估指标与风险值之间的非线性关系,评估结果可以为光纤通信

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