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J-GLOBAL ID：201802211733282474   整理番号：18A2183953

ネットワーク通信資源伝送における脅威情報最適化検出シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of Optimization Detection for Threat Information i n Network Communication Resource Transmission

著者 (2件)： Hou Lisha (天津大学,天津,300072) ,  Ma Zhongyun (華北電力大学能源動力与机械工程学院,北京,102206)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 35  号： 8  ページ： 335-338  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ネットワーク通信資源の伝送における脅威情報の有効な検出は,ネットワーク情報のセキュリティを改善し,システムの伝送と記憶コストを低減する。脅威情報は通常多くのノイズスペクトル特性を含み、そのスペクトル特性は高度の動的変化を呈するため、既存のアルゴリズムは正確な脅威情報データの特徴を獲得するのが難しいため、マルチレベル自己調整ノッチ脅威情報の最適化検出方法を提案した。最初に,ネットワーク通信資源伝送における脅威情報のデータ信号を解析しモデル化し,脅威情報の解析モデルを分解して,情報フローと周波数特性モデルを得た。次に,自己調節機能を有するマルチレベルノッチフィルタを,モデルに従って設計し,そして,情報モデルにおける多重周波数ノイズを,フィルタリングし,そして,脅威情報の特徴を,抽出した。最後に,整合投影法を通して,脅威情報および基底関数のマッチング処理を行い,そして,すべてのマッチング特性のデータを,得て,そして,脅威情報の最適化検出を達成した。シミュレーション結果により,提案したマルチレベル自己調整ノッチフィルタは,脅威情報検出において,顕著な抗ノイズ能力を持ち,そして,ネットワーク通信資源伝送における脅威情報検出の精度を,著しく改善したことを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  ノッチフィルタ ,  フィルタリング ,  モデリング ,  解析モデル ,  *シミュレーション ,  モデル ,  セキュリティ ,  雑音 ,  アルゴリズム ,  マッチング ,  *ネットワーク ,  切欠き
準シソーラス用語： マルチレベル ,  *ネットワーク通信 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ネットワーク通信 ,  資源 ,  脅威 ,  最適化 ,  シミュレーション