由于多維網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)存在異常網(wǎng)絡(luò)流量檢測(cè)準(zhǔn)確度不高,實(shí)時(shí)性較差等問(wèn)題,導(dǎo)致多維網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中用戶(hù)的隱私信息泄露,網(wǎng)絡(luò)信息安全難以維護(hù)。為此提出一種多維網(wǎng)絡(luò)信息流量式泄露高效檢測(cè)方法。通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)流量系統(tǒng)結(jié)構(gòu),利用協(xié)議特征庫(kù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量實(shí)施控制。運(yùn)用歸一化排除不相關(guān)以及冗余的網(wǎng)絡(luò)流量特征,降低原始特征集的維度。根據(jù)流量式泄露網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息特征構(gòu)建出相空間模型,通過(guò)克隆體和匹配度之間的相關(guān)性,對(duì)抗體實(shí)施變異處理,獲取泄露數(shù)據(jù)平衡特征,通過(guò)線(xiàn)性回歸函數(shù)映射到相對(duì)應(yīng)的相空間內(nèi)。利用拉格朗日乘子獲取最佳空間優(yōu)化結(jié)果,完成多維網(wǎng)絡(luò)信息流量式泄露的檢測(cè)。仿真結(jié)果表明,所提方法有效提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確度,降低運(yùn)算時(shí)的復(fù)雜程度,具有高效性、實(shí)時(shí)性以及優(yōu)質(zhì)的魯棒性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020,37(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

特征相關(guān)性與冗余性視圖

將本文方法與文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]方法進(jìn)行檢測(cè)效率分析,驗(yàn)證所提方法檢測(cè)時(shí)的效率。具體檢測(cè)結(jié)果如圖3 所示。分析圖3中可知,采用本文所提方法進(jìn)行數(shù)據(jù)信息流量式泄漏的檢測(cè)效率均在70 %以上,而文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法的檢測(cè)效率均低于本文所提方法,證明本文方法具有一定的可行性。

通過(guò)對(duì)3000個(gè)未知存在異常流量特征信息集進(jìn)行檢測(cè),通過(guò)對(duì)比每種方法能夠檢測(cè)出存在異常的數(shù)據(jù)量,分析三種方法的漏檢率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4 所示。通過(guò)分析圖4可以看出,采用本文方法對(duì) 未知存在異常流量特征信息集中數(shù)據(jù),進(jìn)行檢測(cè)時(shí)漏檢的數(shù)量較少,用時(shí)較短,而其它兩種方法在進(jìn)行檢測(cè)時(shí),漏檢數(shù)量較多,用時(shí)較長(zhǎng)。證明本文方法的漏檢率較低,更具優(yōu)勢(shì)。

【參考文獻(xiàn)】：
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