| 云组合服务网络的异常植入数据检测算法 |
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| 引用本文： | 陈永聪.云组合服务网络的异常植入数据检测算法[J].信息技术,2019(6):111-114,120. |
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| 作者姓名： | 陈永聪 |
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| 作者单位： | 1.广州华立科技职业学院 |
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| 摘 要： | 云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。
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| 关 键 词： | 云组合服务网络 异常植入数据 检测 支持向量机学习 网络安全 |
Anomaly embedding data detection algorithm for cloud composition service networks |
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| CHEN Yong-cong.Anomaly embedding data detection algorithm for cloud composition service networks[J].Information Technology,2019(6):111-114,120. |
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| Authors: | CHEN Yong-cong |
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| Affiliation: | (Guangzhou Huali Science and Technology Vocational College,Guangzhou 511325,China) |
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| Abstract: | CHEN Yong-cong(Guangzhou Huali Science and Technology Vocational College,Guangzhou 511325,China) |
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| Keywords: | cloud composition service network anomaly embedding data detection support vector machine learning network security |
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