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基于模糊层析分析法与关联规则的数据安全漏洞智能识别方法

Intelligent identification method for data security vulnerability based on fuzzy tomography analysis and association rule
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摘要 关联规则的数据安全漏洞智能识别方法是直接对数据安全漏洞特征进行采样,而未对安全数据进行分类,造成方法漏洞识别率较低。因此,文章提出了基于模糊层析分析法与关联规则的数据安全漏洞智能识别方法。依托该方法进行安全数据分类,可对数据安全漏洞特征进行采样并根据采样结果对数据安全漏洞进行智能识别。实验结果表明,该漏洞识别方法具有较高的识别率。 The intelligent identification method of association rules is to directly sample the characteristics of data security vulnerabilities without classifying the security data,which results in a low vulnerability identification rate.Therefore,this paper proposes an intelligent data security vulnerability identification method based on fuzzy chromatography analysis and association rules.Based on the method,the security data is classified,the characteristics of data security vulnerabilities are sampled,and the data security vulnerabilities are intelligently identified according to the sampling results.The experimental results show that the vulnerability identification method has a high recognition rate in the experiment.
作者 杨振勇 孟海龙 王子敏 李恩博 刘强 YANG Zhenyong;MENG Haiong;WANG Zimin;LI Enbo;LIU Qiang(Dongying Branch of Shared Services Co.,Ltd.,Sinopec Group,Dongying,Shandong 257099,China)
出处 《计算机应用文摘》 2024年第18期196-198,201,共4页
关键词 模糊层析分析法 关联规则 数据安全 漏洞识别 智能识别方法 fuzzy chromatography analysis method association rules data security vulnerability identification intelligent recognition method
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