多媒体网络负面信息数据检测仿真研究

摘要：

针对当前网络负面信息检测方法存在假阳性率和漏检率较高的问题,提出基于朴素贝叶斯的多媒体网络负面信息数据检测方法.通过FIR滤波法实现负面信息数据检测前的抗干扰滤波,对采集到的多媒体网络信息数据中心流量实行傅里叶变换操作,得到FIR滤波器输入向量.将输入向量设置为平稳向量输入至滤波器,计算滤波器传输函数,获取FIR级联滤波器.对滤波器的抽头系数进行计算,实现媒体网络干扰滤波.利用经FIR滤波器处理过的多媒体网络信息数据流量测试集,构建贝叶斯概率表达式,得到网络中待检测信息数据隶属某类别的概率.根据概率计算式获取负面信息数据检测目标函数,计算目标函数中的先验概率值,并使用先验概率值完成网络负面信息数据检测.仿真结果表明,所提方法可将检测结果的假阳性率控制在5％以下,漏检率约为0.67％.该方法检测率高且漏检率低,与当前相关方法相比具备较强的检测性能.

关键词：多媒体网络、负面信息数据、检测

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：承德市科技支撑项目201802B003

在线出版日期：2019-03-13（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：226-229,386