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針對當前網絡安全時變性、非線性、預測評估難的現狀，提出一種基于和聲搜索算法和相關向量機（ HS-RVM）的網絡安全態勢預測方法，以彌補現有預測方法在預測精度方面的不足。在預測過程中，首先對網絡安全態勢樣本集進行歸一化處理和相空間重構；然后，通過利用和聲搜索（HS）算法搜索相關向量機（RVM）最優的超參數，以得到預測精度和速度都得到提升的網絡安全態勢預測模型；最后，采用Wilcoxon符號秩檢驗驗證模型預測性能之間的差異性。仿真實例表明，所提預測方法的平均絕對百分誤差（ MAPE）和均方根誤差（RMSE）分別為0.495 75和0. 020 96，預測性能優于改進和聲搜索（IHS）算法優化的正則極速學習機（RELM）預測模型和PSO算法優化的支持向量機回歸（ PSO-SVR）模型，Wilcoxon符號秩檢驗結果顯示預測性能之間具有顯著的差異性。所提預測方法能夠較為精確描述網絡安全態勢變化規律，有利于網絡管理者及時掌握網絡安全態勢變化趨勢。
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