典型文献
基于贝叶斯优化的CatBoost的网络安全态势评估方法
文献摘要：
网络安全法的颁布和信息安全等级保护2.0标准的实施对网络安全领域提出了更高的要求,这就促使现有的防护理念需要向主动防御、动态防御进行转变,使用网络安全态势感知技术对信息系统进行防护.贝叶斯优化考虑上文寻优信息,不断更新先验,具有迭代次数少、速度快的优点,CatBoost模型具有防止过拟合和自动特征值处理等优点.因此针对CatBoost模型使用贝叶斯优化的方法进行参数优化,将优化后的模型应用于网络威胁的态势评估当中.在KDD99和CICIDS2017数据集上进行实验验证,通过与常用分类算法进行对比,各项评估指标均优于其他算法,验证基于贝叶斯优化的CatBoost模型在安全态势评估当中的可行性.
文献关键词：
网络安全态势评估;贝叶斯优化;CatBoost模型
中图分类号：
作者姓名：
祝卫军;黎琳
作者机构：
北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]祝卫军;黎琳-.基于贝叶斯优化的CatBoost的网络安全态势评估方法)[J].现代计算机,2022(06):11-17
A类：
B类：
贝叶斯优化,CatBoost,网络安全态势评估,网络安全法,信息安全等级保护,安全领域,主动防御,动态防御,网络安全态势感知,态势感知技术,化考,不断更新,先验,迭代次数,过拟合,模型使用,模型应用,网络威胁,KDD99,CICIDS2017,分类算法
AB值：
0.276097
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