【摘 要】
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为了提高网络的数据安全传输性能,需要进行网络数据安全风险预测,提出一种基于改进机器学习算法的网络数据安全风险预测算法.构建网络的数据传输信道分布模型,提取网络传输码
【机 构】
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安徽文达信息工程学院计算机工程学院
【基金项目】
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安徽省级重点教研项目(2018jyxm1394)
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为了提高网络的数据安全传输性能,需要进行网络数据安全风险预测,提出一种基于改进机器学习算法的网络数据安全风险预测算法.构建网络的数据传输信道分布模型,提取网络传输码元比特流的安全风险数据统计特征量,根据风险统计分布特征提取结果进行融合聚类处理,构建网络数据安全风险预测的量化回归分析模型,结合关联特征挖掘方法进行网络数据的安全风险指向性预测,采用机器学习算法进行网络安全风险预测中的收敛性控制,实现网络数据安全风险预测.仿真结果表明,采用该方法进行网络数据安全风险预测的准确性较高,对入侵信息的检测能力较强,提
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