微信息进程与流量检测指令分布下的倾向性检测模型

发布时间：2017-08-04 06:26

  本文关键词：微信息进程与流量检测指令分布下的倾向性检测模型

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【摘要】：微博、微信等自媒体服务兴盛,危险预测成为微信息舆情管理的难题之一.基于SDN和MapReduce概念架构,结合虚拟蜜网技术,设计舆情倾向性检测模型;针对前端蜜罐机,设制舆情监测任务指令集,布局检测策略,完成分布式流量检测任务;通过虚拟嫌疑主题,针对大数据稀疏性困难,设计用户敏感行为特征集,实现微信息圈危害兴趣倾向的先验算法;最后对算法模型进行实践检验.实验表明,基于流量级和进程级关联的倾向性主题检测,检验效率较高,针对性强,能获得较好的监测效果,能为微信息舆情的主动性防范和舆情调节控制,提供重要的支持,所以,我们提出微信息进程与流量检测指令分布的倾向甘检测模型,以满足细粒度舆情监测与防御的需要.
【作者单位】： 新疆财经大学计算机科学与工程学院;新疆教育学院计算机学院;大连理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 微信息 蜜罐 软件定义网络 虚拟交换机 主题识别
【基金】：教育部人文社会科学研究规划(14YJA860017) 国家自然科学基金(61562080) 新疆高校科学研究重点项目(XJEDU20161064)
【分类号】：TP391.1;TP393.06
【正文快照】： 随着微博、微信等自媒体和社会化网络的兴起,煽动、欺骗和非法盗用等违法行为时常发生,违法分子借用计算机网络的迅速性和广泛性,严重地扰乱网络社会的舆情环境.所以,我们提出微信息进程与流量检测指令分布下的倾向性检测模型,以满足细粒度舆情监测与防御的需要.1相关研究情况

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本文编号：618117