基于机器学习的多元异构网络数据安全传输技术

为了减少多元异构网络数据安全传输时延,设计一个基于机器学习的多元异构网络数据安全传输技术。通过选择数据源与数据属性的重要性定义,对多元异构网络数据预处理,并建立多径并行传输架构,在此基础上,采用机器学习方法进行有效带宽估计与参数滤波处理,最后进行带宽调度与信道安全协议体系建立,从而完成基于机器学习的多元异构网络数据安全传输。实验结果表明,此次研究的基于机器学习的多元异构网络数据安全传输有效减少了数据传输时延,并减少了数据传输中断情况与数据丢包率,满足数据传输技术的设计需求。