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题名结合优化盲盒算法的计算机网络数据自动安全检测技术
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作者
郭蕾
冉铁军
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机构
西安明德理工学院
优阳能源建设(西安)有限公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2025年第9期204-208,共5页
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基金
教育部“十四五”教育科研规划全国重点课题《线上线下混合式教学模式在计算机实践教学中对质量提升的影响研究》(JKY21397)。
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文摘
为了实现对网络数据的自动安全检测,并保障数据的隐私性,研究提出了一种基于优化的盲盒算法和私有深度数据包检测算法的网络数据检测算法。研究首先构建了基于盲盒算法和私有深度数据包检测算法的威胁模型,通过密钥交换、数据加密、token化等步骤,确保数据在传输和检测过程中的隐私性。在此基础上,利用模糊规则和不经意传输技术,对检测规则进行预处理和加密,进一步增强了算法的隐私性和正确性。实验结果显示,所提出的盲盒-私有深度数据包检测算法的平均准确率、平均召回率、平均精确率及平均F1-Score分别为96.1%、92.5%、93.6%和0.917,均优于现有算法。此外,该算法在加密效率测试中表现突出,以谷歌网页为例,其加密时间仅为3.8 s。尽管在计算资源开销方面略高于私有深度数据包检测算法,但盲盒-私有深度数据包检测算法在带宽消耗上展现出稳定性,且在处理重复数据时的加密效率最高。上述结果表明,研究所提出的检测技术不仅在确保数据隐私的前提下,还能有效提升网络数据检测的准确性和效率,为网络安全领域提供了一种新的解决方案。
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关键词
网络数据
安全检测
盲盒算法
PrivDPI
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Keywords
network data
security testing
blind box algorithm
PrivDPI
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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