一种无人机数据安全传输方法

    公开(公告)号:CN113904874A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111473552.0

    申请日:2021-11-30

    Abstract: 本发明涉及一种无人机数据安全传输方法,包括:构建无人机网络终端数据泄露风险指标体系;无人机网络终端数据泄露风险指标体系包括多个一级风险因素,各一级风险因素包括多个二级风险因素;建立感知任务损失程度的评判级;按照评判级通过权重不同的用户对各二级风险因素进行感知任务损失的评判;确定各一级风险因素的单一风险因素发生概率;确定数据泄露对任务的风险值;对各无人机采集的原始数据集进行预处理,获得各无人机的中心化数据集;根据数据泄露对任务的风险值设置差分隐私预算;根据各无人机的中心化数据集和差分隐私预算,确定无人机网络的脱敏数据集。本发明提高了数据传输的安全性。

    基于粒子群优化加权朴素贝叶斯入侵检测方法及装置

    公开(公告)号:CN116738415A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202311000721.8

    申请日:2023-08-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化加权朴素贝叶斯入侵检测方法及装置,属于计算机网络安全技术领域,方法包括以下步骤:采集用于入侵检测的原始数据;对原始数据进行预处理;对预处理后原始数据进行特征提取,并对特征属性去粗取精,得到所需要的数据集;采用粒子群优化算法对加权朴素贝叶斯的权重进行优化,构造加权朴素贝叶斯分类器;利用数据集对加权朴素贝叶斯分类器进行训练,得到优化的加权朴素贝叶斯分类器;利用优化的加权朴素贝叶斯分类器进行入侵检测,并保存检测结果。本发明结合了粒子群算法和加权朴素贝叶斯算法的优点,解决了传统朴素贝叶斯算法的特征项冗余问题和特征项间的强独立性问题;能够有效地检测出高维复杂入侵行为。

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