基于决策树算法的移动终端数据安全检测技术研究

• 作者: 刘江林 袁宏彦
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 数据挖掘 移动终端 数据安全 检测技术
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 82-84,88
• 页数: 4页
• 分类号: TN915.08-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.05.021

摘要

通过对决策树、k-Nearest Neighbor、贝叶斯三种不同数据挖掘算法的比较研究,基于可移动端数据的特点,建立了可移动端数据安全检测的模型框架,并通过实验对其加以验证.结果表明,决策树算法的检测分类结果最好,其查准率和查全率结果都很高;贝叶斯算法的检测分类结果性能稳定,但准确性不高,分类精度不理想,这是由该算法本身固有的特点决定的;k-Nearest Neighbor算法在开始时受到样本向量多少的影响,检测分类的效果不太稳定,分类效果在样本向量较少的情况下较差.通过对数据挖掘的可移动终端数据安全检测技术的研究,为今后数据安全检测技术的应用提供了一定的指导价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘江林		13	42	4.0	5.0
3	袁宏彦		10	16	3.0	3.0