基于DBSCAN算法的大数据时代信息安全研究 |
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引用本文: | 相旭东,赵璇.基于DBSCAN算法的大数据时代信息安全研究[J].无线互联科技,2022(20):140-142. |
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作者姓名: | 相旭东 赵璇 |
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作者单位: | 滁州学院 |
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基金项目: | 安徽高校自然科学研究重点项目;项目编号:KJ2021A1095;;滁州学院科研启动基金资助项目;项目编号:2018qd01; |
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摘 要: | 随着互联网行业的不断发展,人们获取信息的方式也由传统媒介转向互联网,同时人们的信息安全又多了诸多影响因素,不法分子获取用户信息的方式也愈发的多样化,因此网络安全对个人信息和隐私保护至关重要。文章通过问卷调查的方式,对大数据时代下影响信息安全的因素进行了分析,将机器学习中的DBSCAN聚类算法应用到风险感知识别系统,及时识别到网络入侵,从而阻止信息的强制泄露。政府、企业和个人等各方面要加强信息安全意识,防止信息人为泄露。
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关 键 词: | 信息安全 机器学习 风险感知 DBSCAN聚类算法 |
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