一种使用 QPSO-LightGBM 评估网络资产脆弱性的模型
密码学与安全
2024-03-13 v1
摘要
随着计算机技术和网络技术的不断发展，网络规模不断扩大，网络空间趋于复杂，计算机和网络的应用已深入政治、军事、金融、电力等重要领域。在安全事件未发生时，可以主动对这些高风险网络资产进行脆弱性评估，做到未雨绸缪，有效降低安全事件造成的损失。因此，本文提出了一种基于量子粒子群算法 - 轻量级梯度提升机（QPSO-LightGBM）的网络资产脆弱性多分类预测模型。在该模型中，基于使用合成少数类过采样技术（SMOTE）平衡数据，利用量子粒子群优化（QPSO）进行自动参数优化，并利用 LightGBM 进行建模，实现了网络资产脆弱性的多分类预测。为验证模型的合理性，将所提模型与其他算法构建的模型进行了比较。结果表明，所提模型在各项预测性能指标上均表现更好。
引用
@article{arxiv.2403.07029,
title = {A Model for Assessing Network Asset Vulnerability Using QPSO-LightGBM},
author = {Xinyu Li and Yu Gu and Chenwei Wang and Peng Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07029},
year = {2024}
}