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J-GLOBAL ID：201902264127683004   整理番号：19A2092200

ビッグデータと人工知能技術に基づく情報セキュリティ状況認識システムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Information Security Situation Awareness System Based on Big Data and Artificial Intelligence Technology

著者 (4件)： Bao Hongrui (National University of Defense Technology, Xi’an, Shaanxi, 710106, China) ,  He Haiguang (National University of Defense Technology, Xi’an, Shaanxi, 710106, China) ,  Liu Zhe (National University of Defense Technology, Xi’an, Shaanxi, 710106, China) ,  Liu Zhongwei (National University of Defense Technology, Xi’an, Shaanxi, 710106, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICRIS  ページ： 318-322  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時間における大量のデータセキュリティを正確に検出するために,現在の情報セキュリティ認識システムにとって難しい問題を解決するために,情報セキュリティ状況認識システムを,大規模データネットワーク環境と人工知能技術のバックグラウンドに基づいて最適化した。情報セキュリティ状況認識システムの操作プロセスとフレームワークに従って,システムのハードウェア構成を最適化して,人工知能マルチデータセキュリティ認識の同期操作機構を標準化した。同時に,情報セキュリティ状態推論アルゴリズムを,データサポートベクトルアルゴリズムに基づいて改良した。データソースの普遍的セキュリティ特徴を抽出し,抽出結果に従って情報セキュリティ状況認識標準パラメータを設定することにより,システムソフトウェア構造を情報セキュリティ状況認識標準パラメータと組み合わせて設計し,セキュリティ特徴パラメータに基づく比較と修理のステップを情報セキュリティ状況認識プロセスに追加した。最後に,情報セキュリティ状況認識システムの最適設計を完了した。実験は,大規模データと人工知能技術に基づく情報セキュリティ状態認識システムが,従来のシステムと比較して,操作効率と精度を著しく向上させて,大量データのためのセキュリティ検出要求を効果的に満たすことができることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  システムプログラム ,  *人工知能 ,  ハードウェア ,  ベクトル ,  標準化 ,  *セキュリティ ,  *情報セキュリティ ,  最適設計
準シソーラス用語： セキュリティ認識 ,  大規模データ ,  データセキュリティ ,  *状況認識 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  人工知能技術 ,  情報セキュリティ ,  状況認識 ,  研究