基于改进模糊聚类的网络信息安全风险识别研究

针对当前现有识别方法在对网络信息安全风险识别时，存在识别时间长、识别准确率低的问题，本文引入并改进模糊聚类，开展对网络信息安全风险识别方法的设计研究。并引入决策树理论，对网络信息分类处理；基于改进模糊聚类，建立风险识别模型；最后根据模型输出结果，预测网络信息攻击路径，实现风险识别。通过对比实验证明，该识别方法与现有识别方法相比，识别时间更短、识别正确数据量更多，说明本次的识别方法具备极高的识别速率和准确率，可在网络环境中广泛应用这一识别方法，促进网络信息的安全性提升。     

移动无线物联网感知层传感节点定位算法研究

为了解决当前算法在锚节点密度较低时,传感节点定位精度不高的问题,提出了移动无线物联网感知层传感节点定位算法。建立了包含锚节点误差的移动无线物联网模型;根据共线度筛选候选锚节点。加权平均处理锚节点可信度,计算每个未知传感节点的平均跳距和未知传感节点定位误差,将计算误差低于设定阈值的未知传感节点转化为锚节点,并对初步定位结果进行循环位置修正,实现感知层传感节点定位。仿真结果表明,所提算法在锚节点密度相同时的定位误差低于2.5。     

基于果蝇算法的网络图像边缘检测方法

为保证网络图像边缘检测结果具有较好的连续性和完整性,引进果蝇算法,提出网络图像边缘检测方法。采集网络图像,将其划分为若干个小块,并对网络图像进行预处理;利用果蝇算法检索全局特征点,实现网络图像的视觉检索与特征提取;引进小波函数,迭代处理图像,输出结果即为网络图像边缘检测结果;利用权值法,建立以节点适配度误差为目标的校正函数,修正网络图像边缘检测结果参数。实验结果表明：所提方法可以保证网络图像边缘检测结果的连续性、完整性,提高了检测图像特征点与原始图像特征点的匹配程度,在实际应用中有良好的应用效果。     

基于信息融合的计算机网络信息传输安全监测方法

网络信息传输安全容易受到多种因素的影响,如果仅对影响因素进行单一的分析,则会降低信息传输的安全性,因此提出基于信息融合的计算机网络信息传输安全监测方法。构建以计算机网络信息传输阶段基础运行性指标参数状态、脆弱性指标参数状态、威胁性指标参数状态和风险性指标参数状态为核心的一级影响因素,并结合网络信息传输机制将其分解为若干个二级影响因素。在网络信息传输安全监测阶段,利用人工鱼群算法对各二级影响因素的权重进行寻优,并以整体鱼群的输出结果与实际计算机网络安全态势值之间的差异为目标函数,根据寻优结果对因素参数和权重系数进行融合,计算得到计算机网络信息传输安全态势值,完成信息传输安全监测。在测试结果中,设计方法的监测结果与实际值之间的误差小于0.05,具有较高的可靠性。     

基于国密算法的通信数据加密传输方法

由于传统通信数据加密传输方法表占用内存大,加密与解密速度慢,文章基于国密算法的通信数据加密传输方法,构建多节点通信数据拓扑模型,根据分层的时间与接收信号的时间获得请求信号,通过TCP/IP实现双方网络通信,实现收发两端之间的连接;运用国密算法对随机数进行加密与解密,并在网关处认证身份标识,阻止网络异常攻击完成入网认证;设定同步传输密钥,在传输过程中通信数据信息在两端同步传输,从而高效完成基于国密算法的通信数据加密传输。实验结果表明,此方法表占用内存小,加解密速度快,经济可行。