【摘要】：在云對等網(wǎng)絡中在線異常點的實時搜索和準確檢測關系云對等網(wǎng)絡的穩(wěn)定和安全,由于云對等網(wǎng)絡的在現(xiàn)異常點檢測受到大量對等合法數(shù)據(jù)的干擾,網(wǎng)絡波動幅度不大,檢測困難。提出一種基于密度部分存儲優(yōu)化的云對等網(wǎng)絡在線異常點檢測算法,通過計算局部節(jié)點數(shù)據(jù)的在線時間復雜度實現(xiàn)對路由交換數(shù)據(jù)序列的初始特征和先驗信息的預估計,適當增大存儲空間開銷來換取時間效率,實現(xiàn)零跳搜索和對異常點的準確檢測。研究結果表明,采用該算法進行云對等網(wǎng)絡的異常點檢測,檢測準確率大幅提高,執(zhí)行開銷降低,保證了對云對等網(wǎng)絡安全性,提高了動態(tài)監(jiān)測能力。
[Abstract]:Real-time search and accurate Detection of outliers in Cloud Peer-to-Peer Network; the stability and security of cloud peer-to-peer network; because the detection of cloud peer-to-peer network is disturbed by a large amount of peer-to-peer legal data, the range of network fluctuations is small. It is difficult to detect. An on-line anomaly detection algorithm for cloud peer-to-peer network based on density partial storage optimization is proposed. By calculating the online time complexity of local node data, the initial characteristics and prior information of routing exchange data sequence can be pre-estimated. Appropriate increase of storage space overhead to exchange time efficiency, zero-hop search and accurate detection of outliers. The results show that using this algorithm to detect outliers in cloud peer-to-peer network, the detection accuracy is greatly improved, the execution overhead is reduced, the security of cloud peer-to-peer network is guaranteed, and the ability of dynamic monitoring is improved.
【作者單位】： 黃河科技學院物聯(lián)網(wǎng)傳感技術及其應用重點實驗室;
【基金】：河南省鄭州市科技局項目(20120411)
【分類號】：TP393.08

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