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基于大数据分析的网络安全风险挖掘与估计研究

Research on Network Security Risk Mining and Estimation Based on Big Data Analysis
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摘要 随着网络技术应用的不断深入,海量数据信息的安全保障成为目前网络应用的重要内容之一,而风险预测是保障海量数据在网络运行中得到有效防护的基础。本文利用函数对网络安全事件的关联规则进行挖掘,并将其作为网络安全事件的特征输入径向基和函数的支持向量,构架网络安全风险事件的分析模型,通过QPSO算法寻找最优参数,助力提升网络安全防护效能。 With the continuous deepening of network technology applications,the security of massive data information has become one of the important contents of current network applications,and risk prediction is the basis for ensuring effective protection of massive data in network operation.This article uses functions to mine the association rules of network security events,and inputs them as features of network security events into radial basis functions and support vectors of functions to construct an analysis model for network security risk events.The QPSO algorithm is used to find the optimal parameters and help improve the effectiveness of network security protection.
作者 裴沛 PEI Pei(Shanxi Professional College of Finance,Taiyuan Shanxi 030008)
出处 《软件》 2024年第12期89-91,共3页 Software
关键词 大数据分析技术 网络安全 风险挖掘 估计方法 关联规则 big data analysis technology network security risk mining estimation method association rules
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