基于LDA模型的在线网络信息内容安全事件分类

发布时间：2018-03-23 08:34

  本文选题：事件分类　切入点：信息内容安全事件　出处：《四川大学学报(工程科学版)》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对在线网络信息内容安全事件的分类问题,利用网络用户通信信息中含有的时间、关系和内容特征均可基于文本描述的特点,引入LDA模型,提出了一种实时多维信息联合(RMIA-LDA)的在线信息内容安全事件分类模型及算法。以网络通信中的时间特征为轴,对由此划分出的各个时间片段中的通信关系、通信内容特征采用LDA模型进行建模分类,对分类结果的相似性进行度量后,再与增量更新数据部分的分类结果归纳合并,从而得到当前实时在线数据中的事件分类。仿真实验结果表明,该模型和算法可以有效实现网络中信息内容安全事件的在线分类,较现有算法具有优越的性能。
[Abstract]:Aiming at the classification problem of online network information content security events, the LDA model is introduced based on the characteristics of text description, using the time, relationship and content features contained in the network user's communication information. This paper presents an online information content security event classification model and algorithm based on real-time multi-dimension information association (RMIA-LDA). Taking the time characteristics of network communication as the axis, the communication relations in each time segment are analyzed. The communication content features are modeled and classified by LDA model. After measuring the similarity of the classification results, the communication content features are combined with the classification results of the incremental update data. The simulation results show that the model and algorithm can effectively realize the online classification of information content security events in the network, and have better performance than the existing algorithms.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家高技术研究发展计划资助项目(2011AA010605) 国家科技重大专项课题项目(2012ZX03006002-010)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1652697