本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的移動(dòng)智能終端入侵檢測方法研究

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【摘要】：移動(dòng)智能終端得到的數(shù)據(jù)中,存在大量與最終入侵檢測無關(guān)的數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)和偽裝數(shù)據(jù),在進(jìn)行入侵檢測時(shí)需要進(jìn)行大量的迭代計(jì)算,導(dǎo)致入侵?jǐn)?shù)據(jù)屬性特征分類呈現(xiàn)高隨機(jī)性。采用傳統(tǒng)算法檢測過程中,這種隨機(jī)性使入侵?jǐn)?shù)據(jù)屬性特征參數(shù)受到干擾,導(dǎo)致檢測準(zhǔn)確率低,時(shí)間長。提出基于優(yōu)化貝葉斯算法的云計(jì)算環(huán)境下移動(dòng)智能終端入侵檢測方法。對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的相似度進(jìn)行計(jì)算,為入侵?jǐn)?shù)據(jù)的檢測提供依據(jù)。計(jì)算貝葉斯模型中各個(gè)入侵?jǐn)?shù)據(jù)屬性特征對(duì)先驗(yàn)概率進(jìn)行更新,在入侵檢測的過程中對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行降維處理獲得最大概率值,并進(jìn)行準(zhǔn)確分類,從而得到準(zhǔn)確的入侵?jǐn)?shù)據(jù)檢測結(jié)果。仿真結(jié)果表明,利用改進(jìn)算法進(jìn)行云計(jì)算環(huán)境下的智能移動(dòng)終端入侵檢測,能夠提高檢測的準(zhǔn)確率,縮短了檢測時(shí)間,效果令人滿意。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 云計(jì)算 移動(dòng)智能終端 入侵檢測
【基金】：山西省留學(xué)基金項(xiàng)目(2009-28) 山西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2009011022-2)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： l引言 隨著計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展,人類已經(jīng)步入一個(gè)“知識(shí)爆炸”的時(shí)代[1]。云計(jì)算作為當(dāng)前最具發(fā)展前景的數(shù)據(jù)技術(shù),已經(jīng)成為全球IT界研究的熱門課題[2]。云計(jì)算將傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高度融合,是數(shù)據(jù)革命歷經(jīng)計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后的延續(xù),它能將巨大的運(yùn)算能力和

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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4 賽迪智庫信息化中心博士 陸峰;移動(dòng)智能終端激發(fā)消費(fèi)需求[N];中國電子報(bào);2012年

5 賽迪智庫信息化研究中心 陸峰;發(fā)展環(huán)境優(yōu)化 移動(dòng)智能終端加快普及[N];中國電子報(bào);2012年

6 本報(bào)記者 曹雅麗;移動(dòng)智能終端產(chǎn)業(yè) 下半年增速或?qū)p緩[N];中國工業(yè)報(bào);2014年

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