Construction of Emergency Response Mechanism and Data Protection System in Network Security
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve the accuracy of automatic detection of malicious code, this paper focuses on the "texture" features of malicious code and the characteristics of different types of malicious code, which are also different, and uses them for the automatic detection of unknown malicious code by using the four machine learning algorithms of KNN, RF, NB and SVM to perform single-feature detection and multi-feature (GLCM, LBP and ngram feature merging) detection respectively.Four machine learning algorithms, namely KNN, RF, NB, and SVM, are used to perform single-feature detection and multifeature (GLCM, LBP, and n-gram feature merging) detection respectively, and analyze the accuracy of the spatial relationship feature-oriented malicious code detection scheme.A multi-version oriented data protection model is proposed for the data storage space, data version, quantity management and recovery requirements involved in service emergency response.The relative performance errors between its data protection scheme and the plaintext scheme and the simple add noise scheme are analyzed.In all four machine learning algorithms, the detection rate of fused features is higher than that of single features, and the maximum difference can reach more than 60%.When takes the value of 9 or 3, the data privacy protection algorithm, the plaintext algorithm, and the noise-only addition algorithm in this paper have similar accuracy rates.With proper noise selection, this paper's scheme has good performance in real simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».