大数据挖掘的无线传感网络节点入侵风险检测方法

针对无线传感网络节点入侵检测方法难以准确识别,导致风险检测率低的问题,文章提出了基于大数据挖掘的检测方法。该方法通过节点分类、异常特征提取结合AdaBoost算法,实现入侵数据的精准分类;利用簇化网络结构融合数据,经特征选择和归一化处理后,建立基于数据约减和逻辑回归的检测模型;通过处理约减后的数据并计算特征权重,构建判断矩阵,实现准确高效的入侵风险检测。实验结果表明,该方法有效应对网络复杂性,显著提升风险检测率;所提方法能够高效准确地检测入侵风险,为无线传感网络安全稳定运行提供坚实保障。

基于区块链的复杂网络近邻入侵风险检测算法

为保护复杂网络用户的数据隐私,降低网络入侵攻击对网络数据产生的负面影响,提出基于区块链的复杂网络近邻入侵风险检测算法。构建一种复杂网络环境下的数学模型,模拟复杂网络近邻入侵过程,并标记不同入侵类型下的标准特征。以实时网络数据为基础,利用区块链技术计算网络节点脆弱度,设置并求解近邻攻击强度、传输信息增益等风险检测指标,最终得出近邻入侵概率风险值和入侵类型的检测结果。通过性能测试实验得出结论:与传统检测算法相比,优化设计算法的风险值检测误差降低了0.044,同时入侵类型误检率降低。