【摘 要】
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为解决当前人工智能网络安防算法中存在的恶意节点识别困难、捕捉效率低下等不足,提出了一种基于随机博弈机制的人工智能网络安防算法。首先,采取MD5加密与四轮32位秘钥加密
【基金项目】
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2019年度安徽省高校科研立项课题(KJ2019A1136),2018年度校级科研立项课题(YJZ-2018-13),2018年度院级教学质量工程立项课题(jxtd004)
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为解决当前人工智能网络安防算法中存在的恶意节点识别困难、捕捉效率低下等不足,提出了一种基于随机博弈机制的人工智能网络安防算法。首先,采取MD5加密与四轮32位秘钥加密方式,设计了随机博弈加密机制的用户ID秘钥生成与解密方案,以实现对网络恶意节点的精确识别,消除因节点相似度较高而出现的漏查现象;随后,通过用户ID鉴别与坐标一次定位捕获的方式,构建了一种基于博弈定位机制的恶意节点捕捉方法,可实现恶意节点在隐藏状态下的高效识别,提高网络的抗攻击能力。通过仿真实验可以得到,与常见的几种网络安防技术相比,该算法具有
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