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在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法分析和提取样本数据特征值,结合K-L散度特性,提出基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法。采用KDDCUP99数据集,使用Weka开源软件完成数据预处理和聚类分析。实验结果表明,在结合信息增益和文档频率进行特征分析的前提下,与贝叶斯算法相比,该方法在虚拟环境中恶意代码的平均检测时间降低16.6%,恶意代码的平均检测率提高1.05%。 相似文献
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针对在云环境中,服务资源在各用户间难以实现最优动态分配的问题,利用帕累托最优理论与粒子群优化算法相互结合应用于云计算模型中,对各种服务资源的效用进行最优化配置,最终使资源利用率达到一个最优的状态。通过CloudSim对云服务资源调度进行仿真实验,结果表明,采用帕累托最优算法优化后的云计算模型具有更好的系统性能,使得资源的调度和配置达到最优。 相似文献
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