基于随机森林算法的通信网络安全风险评估方法

通信网络安全的风险因素具有显著的复杂性与不确定性，且相关数据内存在一定噪声，由此导致通信网络安全风险评估结果存在一定误差。针对这一问题，研究基于随机森林算法的通信网络安全风险评估方法，选取光缆、行政交换机以及录音设备等指标构建通信网络安全风险评估指标体系，并收集指标相关数据生成初始样本集。利用Bootstrapping算法在初始样本集合内重抽样，获取若干个子训练样本集合，同时生成若干棵分类树，汇聚全部分类树，构建基于随机森林算法的评估模型。模型内各分类树均具有一次投票权，经由若干次的投票过程获取最终通信网络安全风险评估结果。实验结果显示该方法对于数据噪声有较高的容忍度，可准确评估测试对象风险等级。