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摘要:
传统网络资源行为检测方法无法准确确定资源行为的符号观测,导致检测效果较差,整体检测严重受限.为此,提出一种新的基于隐马尔科夫模型的公共资源滥用行为检测方法.构建隐马尔科夫模型,通过数据分析,确定当前观测符号序列,利用Windows操作系统信息为蓝本进行行为检测.建立敏感文件信息集,并使其分布在系统敏感文件夹中.在此基础上确定当前隐马尔科夫模型参数.计算对应序列概率差值,根据当前公共资源网络信息安全要求,设定实际阈值,确定资源滥用行为.仿真实验结果表明,该监测方法真实有效,具有较高的推广和应用价值.
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文献信息
篇名 公共资源网络中资源滥用行为检测研究仿真
来源期刊 吉林大学学报(信息科学版) 学科 工学
关键词 公共资源 网络行为 训练参数
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 335-340
页数 6页 分类号 TP391
字数 3458字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯喆 考文垂大学电子计算机工程学院 6 4 1.0 2.0
3 陈彦霖 广东文理职业学院机电工程系 8 4 2.0 2.0
6 侯霄昱 天津师范大学管理学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
公共资源
网络行为
训练参数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(信息科学版)
双月刊
1671-5896
22-1344/TN
大16开
长春市南湖大路5372号
1983
chi
出版文献量(篇)
2333
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2
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