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基于深度学习的无线通信网络数据安全态势感知研究 被引量:10

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摘要 无线通信网络数据量较大,导致挖掘质量与效率有所下降,使得网络数据安全态势评估结果与实际结果存在较大误差,为此提出基于深度学习的无线通信网络数据安全态势感知方法。收集无线通信网络数据安全数据,并对采集到的数据进行预处理,利用所搭建的基于深度学习的自编码器提取网络安全态势特征。使用Apriori算法深度挖掘无线通信网络数据安全关联数据,利用深度学习实现网络安全态势预测,结合预测结果与数据融合结果搭建网络安全态势感知模型,实现无线通信网络数据安全态势感知。实验结果表明,所设计方法的无线通信网络数据安全态势感知的敏感度较高,预测准确性极高,具有较强的可靠性。
作者 刘宇萌
出处 《信息记录材料》 2022年第8期182-185,共4页 Information Recording Materials
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