多媒体数字网络恶意信息分层优化识别仿真

摘要：

对多媒体数字网络恶意信息的分层识别,能够有效保障多媒体数字网络安全稳定的运行.对恶意信息的分层优化识别,需要将网络文档中特征词集合进行切分,对数字网络中发音相似的字符串进行匹配,完成信息分层识别传统方法提取网络信息的细粒度特征,对网络信息的分散度和个数进行分析,但忽略了对网络发音相似字符的匹配,导致信息识别精度偏低.提出多媒体数字网络恶意信息分层识别方法,采用切分标志法对多媒体数字网络中的文档进行切词处理,将多媒体数字网络中的句子切分成短小的字段,最终将多媒体数字网络中的文档切分特征词的集合;对采集到的多媒体数字网络中的信息进行分析,对多媒体数字网络中发音相似的字符串进行匹配,完成多媒体数字网络中恶意信息的分层识别.仿真结果表明,所提方法对多媒体数字网络中的恶意信息进行识别时,有效性高、识别效率好.

关键词：多媒体数字网络、恶意信息、分层识别

所属期刊栏目：35

分类号：TP393.06(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省社会科学界联合会课题2014lslhzkt-18

在线出版日期：2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：207-210,214