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基于模糊RBF神经网络的网络数据泄露检测
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作者 赵雪娇 李浩升 +2 位作者 马怡璇 包坚 张清旺 《中国新技术新产品》 2025年第3期140-142,共3页
隐私数据泄露检测往往依赖静态分析或特定的检测规则,这些方法仅能捕捉部分动态变化的攻击模式和复杂的隐私泄露场景,因此导致检测精度低。为了更高效地检测移动通信网络中的隐私数据泄露,本文提出基于模糊RBF神经网络的检测方法。通过... 隐私数据泄露检测往往依赖静态分析或特定的检测规则,这些方法仅能捕捉部分动态变化的攻击模式和复杂的隐私泄露场景,因此导致检测精度低。为了更高效地检测移动通信网络中的隐私数据泄露,本文提出基于模糊RBF神经网络的检测方法。通过先进的分析技术识别移动通信网络隐私数据中潜藏的恶意代码,采用模糊RBF神经网络对隐私数据进行深度挖掘,提取隐私泄露的特征模式,基于上述特征模式的分析,输出精准的隐私数据泄露检测结果,为移动通信网络的安全防护提供有力支持。试验结果表明,该方法在不同泄露资源检测中展现出更高的准确性和低误报率,尤其在用户位置(GPS)和短信记录检测上表现卓越,显著优于其他方法,为移动通信网络的隐私保护提供了高效的技术支持。 展开更多
关键词 模糊RBF神经网络 移动通信网络 移动通信网络隐私数据 隐私数据泄露检测 泄露检测
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