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云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法

2020-11-14 08:51:26譚海中
網絡安全技術與應用 2020年11期
關鍵詞:實驗檢測方法

◆譚海中

數據安全與云計算

云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法

◆譚海中

(廣州工程技術職業學院信息中心 廣東 510925)

由于傳統的無線網絡不完整節點數據檢測方法在對無線網絡不完整節點數據進行檢測時,閾值的計算不準確,因此無線網絡不完整節點數據檢測精度低。針對這一問題,本文提出云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法。利用云計算環境下分布式計算的方式,計算無線網絡不完整節點數據檢測閾值;基于云計算環境下,建立檢測資源共享池,尋找與其他數據樣本一般行為不同的不完整節點數據,完成無線網絡不完整節點數據檢測。設計仿真實驗,結果表明,設計的檢測方法在對相同個數的數據進行檢測中,正確檢測到無線網絡不完整節點數據個數明顯高于傳統方法,可以實現對無線網絡不完整節點數據的精準檢測。

云計算環境;無線網絡;不完整節點數據;檢測方法

在云計算環境下,無線網絡不完整節點數據檢測方法連接了信息處理及數據檢測兩個領域,對無線網絡不完整節點數據的處理與檢測提出了新的要求[1]。在無線網絡不完整節點數據檢測中,通過云計算環境提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問,使無線網絡不完整節點數據在檢測過程中及時被發現,從而提高無線網絡不完整節點數據檢測的精準度。云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法的具體內容指的就是將無線網絡不完整節點數據的處理與檢測相結合,進入可配置的計算資源共享池,使得無線網絡不完整節點數據能夠被快速檢測出來[2]。因此,本文提出云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法。

1 云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法

1.1 計算無線網絡不完整節點數據檢測閾值

表1 無線網絡不完整節點數據檢測閾值

根據表1可知,在滿足給定閾值的基礎上,通過無線網絡不完整節點記錄的可信度以及概率值完成分布式無線網絡不完整節點數據檢測閾值計算[4]。

1.2 檢測無線網絡不完整節點數據

通過得出的無線網絡不完整節點數據檢測閾值,進行無線網絡不完整節點數據檢測。基于云計算環境下,建立檢測資源共享池。也就是說可以將檢測無線網絡不完整節點數據的過程看作,在檢測資源共享池中尋找與其他數據樣本一般行為不同的不完整節點數據。為了防止云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測出現錯誤、失效等問題,在無線網絡不完整節點數據檢測中,云計算環境下可配置的檢測資源共享池可以利用合法用戶擁有密鑰,針對無線網絡不完整節點數據可逆信息隱藏部分進行加密檢測,避免由于相似所造成的錯誤判斷,從而實現對無線網絡不完整節點數據的精準檢測[。至此,完成對云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法設計。

2 仿真實驗

2.1 實驗準備

采用仿真實驗對比本文設計方法與傳統方法無線網絡不完整節點數據檢測精度之間的差異性。仿真實驗環境配置包括:計算機、硬盤、安裝內存以及Nevesuwter1.0.1仿真軟件運行環境,仿真實驗環境配置具體參數設置為初始值。在無線網絡不完整節點數據集中選取1000個不完整節點數據作為仿真實驗對象,以100個為節點依次遞增,分別使用兩種方法對無線網絡不完整節點數據進行檢測,共采集10組實驗數據。設置傳統方法為實驗對照組,根據上述測試環境進行相關測試參數設定,得出兩種方法對無線網絡不完整節點數據檢測精度的差異結果。

2.2 實驗結果分析與結論

根據上述設計的仿真實驗,采集10組實驗數據,將兩種檢測方法下的無線網絡不完整節點數據檢測精度進行對比。并將實驗結果以表格的形式進行展示,如表2所示。

通過表2可得出如下結論:本文設計的檢測方法在對相同個數的數據進行檢測中,正確檢測到的無線網絡不完整節點數據個數明顯高于傳統方法。正確檢測到無線網絡不完整節點數據個數越高證明該檢測方法對于無線網絡不完整節點數據檢測的精度也就越高,從而說明本文設計的檢測方法可以實現對無線網絡不完整節點數據精準檢測。

表2 無線網絡不完整節點數據檢測精度對比表

3 結束語

通過云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法研究,證明設計方法的無線網絡不完整節點數據檢測精度遠高于傳統方法。因此,云計算環境下無線網絡不完整節點數據檢測方法是針對無線網絡不完整節點數據進行檢測的最科學的方法,應該以云計算環境為無線網絡不完整節點數據檢測的應用背景。設計方法可以在完成傳統檢測任務的同時提高檢測精度,有理由廣泛應用于無線網絡不完整節點數據檢測方面。但本文不足之處在于,沒有對云計算環境下無線網絡完整節點數據檢測進行深入研究。相信這一點,也可以作為日后的重點研究內容,為云計算環境下無線網絡節點數據領域的進一步研究提供理論基礎。

[1]陳志華. 分布式云計算環境下的海量數據有效查詢方法[J]. 科技通報, 2015, 31(8):222-224.

[2]關紹云,鄭麗坤,金一寧,等. 基于高斯核函數的局部離群點檢測算法[J]. 哈爾濱商業大學學報(自然科學版),2019,35(002):185-190+203.

[3]徐榮. 基于云計算的無線傳感網絡資源分配策略研究[J]. 大慶師范學院學報,2017,37(6):30-35.

[4]梁建平. 云計算環境下光纖激光網絡異常數據的高精度分類[J]. 激光雜志,2017(12):124-128.

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