本文關鍵詞：微信息進程與流量檢測指令分布下的傾向性檢測模型

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【摘要】：微博、微信等自媒體服務興盛,危險預測成為微信息輿情管理的難題之一.基于SDN和MapReduce概念架構,結合虛擬蜜網技術,設計輿情傾向性檢測模型;針對前端蜜罐機,設制輿情監(jiān)測任務指令集,布局檢測策略,完成分布式流量檢測任務;通過虛擬嫌疑主題,針對大數(shù)據(jù)稀疏性困難,設計用戶敏感行為特征集,實現(xiàn)微信息圈危害興趣傾向的先驗算法;最后對算法模型進行實踐檢驗.實驗表明,基于流量級和進程級關聯(lián)的傾向性主題檢測,檢驗效率較高,針對性強,能獲得較好的監(jiān)測效果,能為微信息輿情的主動性防范和輿情調節(jié)控制,提供重要的支持,所以,我們提出微信息進程與流量檢測指令分布的傾向甘檢測模型,以滿足細粒度輿情監(jiān)測與防御的需要.
【作者單位】： 新疆財經大學計算機科學與工程學院;新疆教育學院計算機學院;大連理工大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： 微信息 蜜罐 軟件定義網絡 虛擬交換機 主題識別
【基金】：教育部人文社會科學研究規(guī)劃(14YJA860017) 國家自然科學基金(61562080) 新疆高�？茖W研究重點項目(XJEDU20161064)
【分類號】：TP391.1;TP393.06
【正文快照】： 隨著微博、微信等自媒體和社會化網絡的興起,煽動、欺騙和非法盜用等違法行為時常發(fā)生,違法分子借用計算機網絡的迅速性和廣泛性,嚴重地擾亂網絡社會的輿情環(huán)境.所以,我們提出微信息進程與流量檢測指令分布下的傾向性檢測模型,以滿足細粒度輿情監(jiān)測與防御的需要.1相關研究情況

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4 祝e，

本文編號：618117