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基于支持向量机的网络漏洞分类方法的研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网技术的发展，计算机网络漏洞问题日益严重，其对网络和信息系统的安全造成了巨大的威胁。因此，对于网络漏洞分类及威胁程度的评估成为当前研究的热点问题之一。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种有效的机器学习方法，被广泛应用于分类问题中，尤其是在网络安全领域中。
二、研究目的
本研究旨在探究基于支持向量机的网络漏洞分类方法，实现对网络漏洞的自动分类，为网络安全提供较好的保障。
三、研究方法
1.收集网络漏洞数据，包括漏洞名称、漏洞等级、漏洞类型等；
2.数据预处理，包括数据清洗、特征选择等，将处理后的数据转化为可供SVM分类的形式；
3.分割数据集，将数据集分为训练集和测试集；
4.构建SVM分类模型，对训练集进行分类学习；
5.对测试集进行分类预测，评价分类模型的准确率、召回率等性能指标。
四、研究进展
目前已完成了前期的数据收集和预处理工作，包括从漏洞公开数据库中收集漏洞数据，进行数据清洗和特征选择。同时，对于SVM分类模型的构建和性能评价也进行了初步的探索，发现基于SVM的分类方法在网络漏洞分类中具有较好的分类效果。
五、研究计划
下一步的研究工作将主要围绕对数据的特征选择和SVM分类模型的优化展开，同时对模型的鲁棒性进行测试。最终，将对优化后的分类模型进行广泛的实验验证，提高网络漏洞自动分类的准确性和实用性。