基于内容挖掘的广域信息管理系统业务数据安全

摘要：

针对广域信息管理系统(SWIM)服务共享中的数据安全问题,分析了SWIM业务流程中的安全隐患,提出了一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型和内容挖掘的恶意数据的过滤方法.首先对SWIM四种业务数据进行大数据分析,然后通过LDA模型对业务数据进行特征抽取完成内容挖掘,最后利用KMP匹配算法在主串中查找模式串,从而检测出含有恶意关键字的SWIM业务数据.在Linux内核中对该检测方法进行测试,实验结果表明该方法能够有效地对SWIM业务数据进行内容挖掘,与潜在语义分析(LSA)和基于概率统计的潜在语义分析(pLSA)的方法相比也具有更好的检测性能.

关键词：内容挖掘、关键字匹配、特征匹配、广域信息管理系统、业务数据

所属期刊栏目：39

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然基金委员会与中国民航局联合基金项目U1533107;国家自然科学青年基金资助项目61601467;天津市自然科学基金重点项目17JCZDJC30900;2018年中央高校基本科研业务费资助项目3122018D007

在线出版日期：2019-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：488-493