社区虚拟化改造系统本地隐藏数据瞬时识别

• 作者: 庞春雨 于贤达 蔡钦
• 来源期刊: 计算机仿真
• 关键词: 社区虚拟化 数据融合树 本地隐藏数据 瞬时识别
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真虚拟化
• 页码范围: 321-325
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.04.065

摘要

虚拟现实技术与社区规划的有效结合,可满足规划设计与社区管理对数据更高的使用需求.因此,以虚拟现实作为技术背景,设计基于社区虚拟化改造系统的本地隐藏数据瞬时识别方法.在密钥预分配过程中,随机生成数据融合树各节点的隐藏种子,经过数据转化与分片融合获取隐藏数据融合结果,依据允许误差值判定待识别隐藏数据完整性;采用构建的隐藏数据传输模型分析数据信号,得到隐藏数据包络特征与干扰频率特征,基于本地隐藏数据的发生权值,完成数据解析;通过降噪处理数据,展示流量序列细节信号,实现本地隐藏数据瞬时识别.实验中,以识别任务执行能力、随时间增长的任务价值积累以及任务截止期错失率作为方法性能评价指标,发现所提方法识别的隐藏数据量和积累价值较高,错失率较低,具有一定的有效性与实践性.