物联网通信异常数据的检测方法研究

• 作者: 刘杰 戈军 沈微微 王学军
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 物联网 支持向量机 异常数据 多特征约束
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 82-85
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34|TP127
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.09.022

摘要

在物联网多设备通信过程中,其差异化的数据在分类种类上存在较大的问题,导致识别过程存在异常数据不收敛或者无穷计算的问题.为了解决这一问题,提出基于多约束标签的异常数据检测方法,在对海量的异常数据进行分类的过程中,引入可以约束标签异常特征的多个约束条件,对物联网通信数据进行降维限制处理,避免扩大化的搜索过程,再运用支持向量机在限制区域内完成检测分类.实验结果表明,利用该算法能对海量的物联网通信异常数据进行自动学习过程的搜索,提高异常数据检测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戈军	宿迁学院信息工程学院	22	36	4.0	4.0
3	王学军	宿迁学院信息工程学院	12	32	3.0	5.0
4	刘杰	宿迁学院信息工程学院	14	33	3.0	5.0
5	沈微微	宿迁学院信息工程学院	16	19	3.0	3.0