大数据环境下潜在破坏信息分层隔离技术研究

摘要：

随着大数据环境下数据安全问题逐渐增加，潜在破坏信息量也不断增加，传统应用决策树的信息分层隔离方法，处理的破坏信息量存在一定的限制，无法实现大规模破坏信息的准确分层隔离。提出一种应用动态分层和最优熵滤波器的破坏信息分层隔离方法，在大数据环境下破坏信息的静态分层的基础上，分析了潜在破坏信息的动态分层，塑造破坏信息状态模型与破坏信息隔离模型，通过滤波器对破坏信息的状态进行预测，将潜在破坏信息隔离问题简化成熵最优化问题，获取破坏信息状态误差的概率密度函数，确保破坏信息状态误差的概率密度函数的熵最小化，分离出潜在破坏信息。仿真实验结果说明，所提方法在不同破坏信息数量条件下，对潜在破坏信息的分层隔离误差低于传统方法，并且具有较高的分层隔离效率。

关键词：大数据、环境、潜在、破坏信息

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金编号No.61370092；湖北省自然科学基金编号No.2013CFC005；湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划T201410。

在线出版日期：2014-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：113-116