基于人工智能的互联网络数据安全优化算法研究

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随着互联网的快速发展,网络入侵的类型和发生率正在迅速增加。在此基础上,本文尝试分析传统算法和以人工技术特征为基础的机器学习算法特征、指标变化情况,结果表明:(1)通过使用基于人工智能的Sparktool工具进行机器学习算法和传统算法优化调节后,数据安全精准性、精度、TPR、TNR和F测量效率精度均显著提升;(2)相较于传统算法,人工智能机器学习算法执行时间低,互联网数据分类管理优质,入侵式防治效果出色。以期通过人工智能技术特征的机器学习算法为数据安全提供一定的科学依据。
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