多信道无线通信网络动态数据完整性存储仿真

在多信道环境下传输数据,易受无线通信网络连接不稳定性影响,且存在多个节点竞争同一资源的情况,导致数据冲突,影响数据存储的完整性。为此,提出一种多信道无线通信网络动态数据完整性存储方法。通过计算节点发送与接收的能耗,利用层次聚类算法,结合密度对网络监测区域内全部节点分簇处理,获取感知数据集合,采用最小二乘法采集动态数据,利用优化的谱哈希算法将高维网络动态数据映射为哈希码,利用基于柯西分布的哈希映射,得到概率密度函数,根据映射值间距,实现多信道无线通信网络动态数据完整性存储。通过仿真表明,所提方法的丢包率取值一直处于2%以下,吞吐率逐渐接近于98%,资源占用率最高仅为14.6%,可以获取满意的网络动态数据完整性存储结果。

基于神经网络和遗传算法的金融数据分析方法

金融市场的复杂性和不确定性使得对其进行准确的数据分析成为一项重要而具有挑战性的任务。随着科技的不断发展,神经网络和遗传算法等先进技术在数据科学领域展现出强大的潜力。金融数据分析已经取得了一些重要的成果,但仍然存在着一系列挑战,如市场波动性、信息不对称等。神经网络作为强大的模式识别工具,具有处理复杂数据结构的能力,而遗传算法则在参数优化和搜索空间中的全局最优解方面表现出色。通过将这两者相结合,我们期望提供一种更为有效的金融数据分析框架,以更好地适应市场的动态变化。通过这项研究,我们希望为金融领域的数据分析方法提供新的视角,并为未来研究提供有益的启示。

演绎数据库中完整性约束视图表示和生成算法

在演绎数据库系统中,一般将完整性约束条件和IDB规则分别表示和存储。文章基于笔者自行设计的SD-DDBS系统的IDB规则视图表示方法,给出了一个生成算法,将完整性约束条件表示成视图形式,克服了传统方法中存储开销大,演绎查询实现复杂的缺点,有效地提高了演绎查询的执行效率。

泛在网络隐私大数据完整性验证算法分析

在时代的发展与进步过程中,如果想要更进一步地保证大数据信息应用的完整性,我们就应该积极地对相应的泛在网络大数据的完整性,展开相对完整的验算、研究。只有保证其在每一个步骤能够更加全面地展现出,泛在网络隐私大数据完整性验证算法的准确性,才能够从根本上满足现代社会发展进程中的基本需求。也正是在这样的基础前提条件下,本文积极地从隐私保护与完整性验证的关键技术、泛在网络隐私大数据完整性验证的方法测试、泛在网络隐私大数据完整性验证算法设计分析,三个层面展开了更为深入的研究与分析。

外包数据中基于链表的B+树数据完整性检测算法研究

外包数据是数据拥有者将自己的数据存储在第三方服务提供商的服务器上,数据完整性检测的目标是防止存储在不可信的第三方服务器上的数据被篡改,验证数据是否可信。在基于B+树完整性检测算法的研究基础上,提出一种基于链表的B+树完整性检测算法,给出算法的数据结构定义及分析验证过程。该算法数据结构是通过单循环链表与B+树相结合,动态的获取链表中数据的验证信息,同时在B+树的叶子结点存储一个链表,增加了存储空间效率。实验表明,当数据增大时,基于链表的B+树与B+树在查询时间上相比略有优势,在插入数据时,优势明显。

金融数据完整性保护的全球规范趋势

随着金融稳定性在全球金融系统中的重要性的日益凸显,如何保护金融机构数据和算法完整性成为各国和国际组织关注的焦点。本文首先分析了金融稳定性为何占据至关重要的位置,然后立足于现有规范和国际法,说明了发布一份明确的协议防止操纵金融数据的完整性的迫切性,针对目前金融体系面临的风险,分析了已有的拟议协议,描述了后续工作的规划,提出了在起草协议时应注意解决的相关问题。

一种基于双线性对的云数据完整性验证算法

提出了一种用于验证云服务器上外包数据完整性的算法。通过引入双线性对,由用户随机选择挑战数据发送给服务器,云存储服务器返回生成的证据,验证判定等式的均衡性即可知外包数据是否完整,可信第三方的引入避免了纠纷的无法仲裁。算法可远程对外包数据实现无限次的完整性验证,很好地兼顾了用户和云存储服务商的利益。

量子图神经网络算法在金融风控场景的实践探索

量子计算是量子信息科技中的重要领域,作为一种新兴的计算范式,有望在金融市场、生物医药、人工智能、信息安全等多个应用领域取得突破性进展,成为全球瞩目的新兴战略技术焦点。在政府相关政策的引领下,工商银行履行大行担当,积极研究量子计算金融业场景应用,首次将量子图神经网络算法用于债券风控场景,力求突破经典算力约束及算法瓶颈,探索提升金融数据处理能力和智能运算效率的量子技术解决方案,为金融行业量子机器学习的应用创新提供工行思路。

泛在网络隐私大数据完整性验证算法研究

为了确保大数据的完整性,对泛在网络隐私大数据完整性验证算法进行研究。首先,确定单项验证主私钥数值,并设计IDB-RDIC安全重叠验证计算结构;其次,创建安全循环描述完整性验证算法模型,同时建立双线性验证矩阵,完成对大数据完整性验证算法的设计;最后,设计对比实验。测试结果表明,在不同的测试时间下,与传统的多云存储大数据完整性验证算法相比,本文设计的隐私大数据完整性验证算法最终得出的哈希比相对较高,表明该算法的实际应用效果更佳,误差较小,具有实际的应用意义。

数据完整性的评估方法

随着信息技术的发展,数据的规模正在高速增长,数据中普遍存在质量问题.针对海量关系数据中普遍存在的数据不完整现象,研究了关系数据完整性度量问题.针对数据的完整性计算问题,提出了数据完整性计算模型,以及精确算法和基于均匀抽样的近似算法.理论分析证明了近似算法可以达到任意的精度要求,可以高效地对数据完整性进行计算.通过在DBLP数据上的实验验证了算法的有效性和高效性.

一种面向智能电网的实时数据库数据完整性恢复方法

实时数据库管理系统是智能电网调度自动化系统的核心内容之一,其对于智能电网的安全运行起着重要的作用。随着智能电网开放性的增加,实时数据库中的数据安全,尤其是完整性安全问题受到关注。文中提出一种针对智能电网中基于IEC 61970标准的实时数据库中数据的完整性恢复算法——RDIR算法。该方法在数据库中数据完整性遭到破坏之后,可以仅回滚恶意事务和受其影响的后继事务,而无需回滚所有的事务,且在恢复过程中可以避免由于事务撤销而产生的撤销冲突,缩短了数据库恢复所用的时间,从而提高了实时数据库系统的生存性。

重要数据完整性分布式检测系统

针对现有支持隐私保护的批量检测方案均未考虑重要数据安全性的问题,提出了一种重要数据完整性分布式检测系统,该系统通过AES-128加密算法对数据进行加密,保证了数据的安全性。在重要数据完整性检测过程中利用双线性映射性质,采用将多个重要数据证据和标签证据加密后聚合,保护用户隐私。基于多个分布式检测代理节点,采用加权最小连接数调度算法动态调整分布式检测代理节点的检测任务,使得分布式检测代理节点的性能与待检测任务数量高度匹配,避免检测堵塞的情况,减少检测任务整体响应时间,增强检测系统的高可用性。理论分析和实验结果表明,该系统在保证安全的前提下具有明显的性能优势,检测效率是现有方法的8.24倍。

多源网络编码数据完整性验证方案

基于同态向量哈希函数和向量合并算法,提出一种能够抵御污染攻击的多源网络编码数据完整性验证方案。通过信源节点计算发送向量的哈希值,利用私钥对该哈希值进行签名,并将消息向量、哈希值以及哈希值的签名发送至中间节点。中间节点和信宿节点基于系统公钥,验证来自不同信源节点的线性编码消息的完整性。实验结果表明,当信源节点数大于200时,该方案的计算效率优于现有多源网络编码方案,更适用于大规模分布式网络数据的安全验证。

基于杂凑函数的数据完整性研究

通过基于WINDOWSAPI的专用杂凑算法编程实例,阐述了实现数据完整性的一般过程.同时,对两种常用的杂凑算法的效率进行比较,从而说明随着杂凑算法的发展,数据完整性机制将得到不断提高.

金融大数据中条件非相关波动模型的单纯形搜索算法

针对金融大数据中多维金融资产相关性计算的降维问题,提出了求解条件非相关波动模型的单纯形搜索优化算法.该算法极大地提高了估计参数的速度和精度.为了验证算法的有效性,检验了股票市场、债券市场、基金市场、外汇市场与期货市场的条件非相关性问题.本文的研究方法为金融大数据相关分析提供了新方法.

分治算法在金融数据查找中的运用

信息技术、通信技术和计算机技术的高速发展使得金融业面临处理大量数据的问题,本文构造了一种分治算法,可以在短时间内查找到所需数据,并在此基础上对算法进行了改进。

金融科技平台数据垄断的法律规制研究

随着大数据与人工智能等技术的快速崛起,技术驱动型的金融科技平台成为金融市场常态并促进了金融市场的创新发展,与此同时,也形成了金融科技平台数据垄断,给反垄断规制带来诸多挑战。为防范新兴金融科技平台数据垄断,我国需要完善金融科技平台数据垄断的法律规制进路:逐步转变算法合谋的反垄断规制理念,重塑滥用市场支配地位的认定框架,完善排除限制竞争的数据驱动型经营者集中的法律标准。

基于集成SVM数据流分类算法的公司微博金融事件检测方法

先前事件检测算法需要大量训练样本并且不能动态检测事件。为了从微博短文本中检测金融事件,提出一种从微博中检测公司金融事件的新模型。结合词嵌入与数据流集成分类算法,词嵌入和触发词典用于中文微博文本表示。带有动态时间窗的集成数据流分类算法(DSESVM)用于在线事件分类,大大减少了训练数据并动态检测事件。使用五家上市公司的微博文本作为语料库进行测试,实验结果表明,该方法不仅降低了训练样本的比例,还检测了概念漂移,可以有效提高微博中公司金融事件检测的准确性,相对于已有方法,其平均F1值提升5.6~7.2百分点。

Apriori关联算法的企业创业期金融数据采集方法研究

为了提高企业创业期金融问题处理能力,提出基于Apriori关联算法的企业创业期金融数据采集方法。构建企业创业期金融数据的统计信息模型,重构企业创业期金融数据的高阶特征量,采用量化回归分析方法,分析企业创业期金融数据的定量递归。结合非线性比特序列重组方法进行企业创业期金融数据的离散融合处理,对金融数据进行Apriori关联规则挖掘,实现企业创业期金融数据的采集。仿真实验结果表明,采用该方法进行企业创业期金融数据采集的准确性较高,融合度水平较高,具有很好的企业创业期金融数据检测和特征分析能力。

银行数据网络完整性审计分析

银行信息系统审计的过程目标为:收集并评估证据,以确定计算机系统是否能有效保护金融资产、维护电子数据完整、完成组织目标、优化生产资源.审计的目的是通过评估向管理决策层提供反馈、保证及建议.可用性、保密性、完整性是银行信息系统审计的三个主要方面.所谓完整性即分析鉴别信息系统提供的信息能否始终保持正确、可信、及时,能否防止未授权者对系统数据和软件进行修改.完整性审计直接反映出银行信息系统内控安全运行状况,本文主要从数据网络完整性DNI( Data Network Integrity)角度阐明银行信息系统安全审计策略,并侧重分析了 UNIX主机系统安全审计方法.