互联网海量数据中用户关键信息准确识别仿真

• 作者: 杜静 杨军
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 互联网 用户关键信息 信息识别
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真网络化
• 页码范围: 258-261
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2018.05.056

摘要

对互联网用户关键信息进行识别,能够有效提高互联网用户隐私信息安全性.互联网用户关键信息的识别,需要选取用户关键信息子空间,对源地址做最长前缀匹配,完成海量用户关键信息准确识别.传统方法先消除用户信息冗余节点,提取用户信息特征集,但忽略了匹配用户关键信息对应源地址,导致识别精度低.提出基于规则匹配的用户关键信息准确识别方法.设计海量用户关键信息准确识别器,得到各用户关键信息过滤规则的域,确定切割次数,对用户关键信息空间进行划分,选择切割维度和数量,计算各维度包含规则数目最大值,对用户关键信息切割后子空间进行选取,对包头源IP地址做最长前缀匹配,选择最高优先级规则为最终匹配结果,完成互联网海量数据中用户关键信息的识别.实验结果表明,所提方法用户信息准确识别精度高,传输速率高,为提升互联网用户信息安全奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨军	宁夏大学信息工程学院	40	266	10.0	15.0
2	杜静	宁夏大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0