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基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法
1
作者
李俊奕
肖亚纳
《兵工自动化》
北大核心
2025年第6期48-51,81,共5页
为解决科研审计系统存在安全性较差、精确率和召回率较低等问题,设计一种基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法。采集科研审计系统用户数据,对用户节点数据进行分簇,并引入k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)概念建立...
为解决科研审计系统存在安全性较差、精确率和召回率较低等问题,设计一种基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法。采集科研审计系统用户数据,对用户节点数据进行分簇,并引入k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)概念建立科研审计系统网络分布式结构模型,将具有代表性和多样性的安全漏洞特征进行组合并分类,基于分布式机器学习算法在实际应用中进行安全漏洞识别。通过2种传统的安全漏洞识别方法进行对比。结果表明:该方法可以识别不同类型的安全漏洞,且准确率、精确率和召回率都有提高。
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关键词
分布式机器学习算法
科研审计系统
安全漏洞
识别
分布式结构模型
安全漏洞特征
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题名
基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法
1
作者
李俊奕
肖亚纳
机构
广东省计算技术应用研究所
广东省科技基础条件平台中心
出处
《兵工自动化》
北大核心
2025年第6期48-51,81,共5页
基金
广东省科技计划项目(2020B1010010005)
广东省科技专项资金项目(210901164532767)。
文摘
为解决科研审计系统存在安全性较差、精确率和召回率较低等问题,设计一种基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法。采集科研审计系统用户数据,对用户节点数据进行分簇,并引入k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)概念建立科研审计系统网络分布式结构模型,将具有代表性和多样性的安全漏洞特征进行组合并分类,基于分布式机器学习算法在实际应用中进行安全漏洞识别。通过2种传统的安全漏洞识别方法进行对比。结果表明:该方法可以识别不同类型的安全漏洞,且准确率、精确率和召回率都有提高。
关键词
分布式机器学习算法
科研审计系统
安全漏洞
识别
分布式结构模型
安全漏洞特征
Keywords
distributed machine learning algorithm
scientific research audit system
security vulnerability identification
distributed structure model
security vulnerability characteristics
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法
李俊奕
肖亚纳
《兵工自动化》
北大核心
2025
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