【摘 要】
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为了提升半结构化数据的安全转换能力、降低数据转换输出误码率(BER),提出基于元数据管理的半结构化数据安全转换方法.构建云存储动态半结构化数据的Hash编码模型,采用动态随机码元调制方法,分析云存储动态半结构化数据的参数统计特征量.采用模糊自相关融合调度方法,构建云存储动态半结构化数据的直觉模糊度对偶集.采用统计分析和概率密度特征采样的方法,构建云存储动态半结构化数据分簇聚类融合模型.采用元数据管理和参数模糊度辨识,实现半结构化数据安全转换和多属性群决策.根据分组交换的方法,实现云存储动态半结构化数据动态
【机 构】
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广东电网广州供电局,广东 广州 510000
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为了提升半结构化数据的安全转换能力、降低数据转换输出误码率(BER),提出基于元数据管理的半结构化数据安全转换方法.构建云存储动态半结构化数据的Hash编码模型,采用动态随机码元调制方法,分析云存储动态半结构化数据的参数统计特征量.采用模糊自相关融合调度方法,构建云存储动态半结构化数据的直觉模糊度对偶集.采用统计分析和概率密度特征采样的方法,构建云存储动态半结构化数据分簇聚类融合模型.采用元数据管理和参数模糊度辨识,实现半结构化数据安全转换和多属性群决策.根据分组交换的方法,实现云存储动态半结构化数据动态分析和聚类.结合信息聚类和自适应学习方法,实现半结构化数据安全转换和编码控制.仿真结果表明,采用该方法进行半结构化数据安全转换的准确性较高、数据输出误码率较低、融合性较好,提高了半结构化数据的安全传输能力.
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为提高对恶意入侵攻击行为的侦测能力、进一步保障智慧电网系统中数据信息安全,对现阶段智慧电网数据安全现状进行了全面分析.构建了电网应用层分布数据进行入侵攻击行为模型.将多层学习机制应用于电网入侵侦测系统中,并利用MATLAB软件进行了算法仿真分析,检测了入侵侦测系统的应用性能.试验结果表明,侦测系统对于未知攻击数据的侦测能力显著提高,绝对平均误差降低了16.73％,系统误判率明显下降.仿真结果表明,所设计的算法具有更高的恶意攻击检测率和更低的误判率,表现出较高的适应通信环境噪音能力,算法整体性能均优于常见的
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