本文選題：云計(jì)算 + 惡意行為��； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2016年02期

【摘要】：在對(duì)云計(jì)算惡意行為軌跡進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中,由于惡意行為軌跡具有不同的特征,使得行為軌跡之間存在關(guān)聯(lián)性較低。傳統(tǒng)的挖掘方法,在進(jìn)行挖掘時(shí),低關(guān)聯(lián)性會(huì)給惡意行為軌跡的選擇帶來(lái)干擾,無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)云計(jì)算惡意行為軌跡的挖掘。提出采用貝葉斯博弈的云計(jì)算惡意行為軌跡挖掘算法,用戶(hù)端每隔一段時(shí)間向服務(wù)端傳輸一次位置數(shù)據(jù)信息,統(tǒng)一設(shè)定一個(gè)時(shí)間段,完成分段操作。通過(guò)隨機(jī)投影轉(zhuǎn)換將高維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)映射至低維空間中。對(duì)惡意行為攻擊信號(hào)的狀態(tài)空間進(jìn)行更新迭代,進(jìn)行對(duì)惡意行為攻擊信號(hào)的平滑操作和降噪濾波處理移動(dòng)對(duì)象在云計(jì)算環(huán)境中的重要性。將時(shí)間間隔TI看作是一個(gè)博弈周期,依據(jù)上一周期的檢測(cè)結(jié)果,對(duì)惡意行為移動(dòng)對(duì)象存在概率進(jìn)行調(diào)整。仿真結(jié)果表明,所提方法具有很高的檢測(cè)精度。
[Abstract]:In the process of detecting the malicious behavior trajectory of cloud computing, due to the different characteristics of malicious behavior trajectory, there is a low correlation between the behavior trajectory. Traditional mining methods, when mining, low correlation will bring interference to the selection of malicious behavior trajectory, can not effectively realize cloud computing malicious behavior trajectory mining. A Bayesian game based trajectory mining algorithm for malicious behavior of cloud computing is proposed. The user transmits location data to the server every other time and sets a time period to complete the segmentation operation. The data points in high dimensional space are mapped to low dimensional space by random projection transformation. The state space of malicious attack signal is updated and iterated, and the importance of moving object in cloud computing environment is processed by smoothing the malicious attack signal and filtering noise. Time interval TI is regarded as a game period. According to the detection results of the previous period, the probability of malicious behavior moving object is adjusted. Simulation results show that the proposed method has a high detection accuracy.
【作者單位】： 鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院;武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15B520036)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2028975