一种新的特征变换算法在网络数据安全检查中应用研究

摘要：

大数据时代数据安全性检查至关重要,提出一种新的特征变换算法检测异常数据用以保证数据安全.数据是否异常可以归类为二分类问题,逻辑回归算法作为常用分类算法具有很强的抗噪能力,采用卷积神经网络预产生高阶特征,高阶特征通过提取卷积神经网络各网络层神经元输出获得,高阶特征用以提升逻辑回归算法的表达能力.试验结果表明,逻辑回归算法在高阶特征上能够获得较高的分类准确率.

关键词：网络数据安全、分类、卷积神经网络、深度学习、高阶特征

所属期刊栏目：35

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-06-28（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：127-131