学术期刊
切换导航
首 页
文 章
期 刊
投 稿
预 印
会 议
书 籍
新 闻
合 作
我 们
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
核心OA期刊
Core OA Journal
数学与物理
Math & Physics
化学与材料
Chemistry & Materials
生命科学
Life Sciences
医药卫生
Medicine & Health
信息通讯
Information & Communication
工程技术
Engineering & Technology
地球与环境
Earth & Environment
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
合作期刊
Cooperation Journals
首页
信息通讯
计算机科学与应用
Vol. 5 No. 9 (September 2015)
期刊菜单
最新文章
历史文章
检索
领域
编委
投稿须知
文章处理费
最新文章
历史文章
检索
领域
编委
投稿须知
文章处理费
基于深度学习的云端大数据安全防护技术
Security Technology of the Cloud Big Data Based on Deep Learning
DOI:
10.12677/CSA.2015.59042
,
PDF
,
HTML
,
XML
,
被引量
下载: 2,804
浏览: 7,812
国家自然科学基金支持
作者:
孙天凯
*
:徐州工程学院信电工程学院,江苏 徐州;大连理工大学电信学部,辽宁 大连;
鲍蓉
,
姜代红
,
王奎
:徐州工程学院信电工程学院,江苏 徐州
关键词:
DBN
;
数据分析
;
Hadoop
;
智能分类
;
DBN
;
Data Analysis
;
Hadoop
;
Intelligent Classification
摘要:
云端海量大数据是数据分析的基础,数据本身的安全性和准确性,对数据分析的结果有重要影响。针对云端大数据的特性,融合Hadoop的海量大数据处理以及数字水印相关技术,提出了一种以深度信念网络(DBN)作为智能分类的机制,通过对数据进行多层的训练和调整,对云端海量数据进行计算,得到其分布式表示,进而获取数据的篡改和判断的依据。实验表明,Hadoop和AI的结合,很好的实现了云端海量大数据的安全防护。
Abstract:
The cloud big data is the basis of the data analysis. The security and accuracy of the big data is es-sential to the result of data analysis. By combining Hadoop’s big data processing technology and digital watermarking technology, a classification with DBN as a smart strategy is proposed. The multilayer has been trained and adjusted by this scheme. The mass of data can be calculated and the distributed data can also be obtained which is the basis of the judgment of data tampering. The experiments show that the combination of Hadoop and AI is an effective method to the massive data security.
文章引用:
孙天凯, 鲍蓉, 姜代红, 王奎. 基于深度学习的云端大数据安全防护技术[J]. 计算机科学与应用, 2015, 5(9): 336-342.
http://dx.doi.org/10.12677/CSA.2015.59042
参考文献
[
1
]
Chen, T. and Liao, D.M. (2013) A study on fast post-processing massive data of casting numerical simulation on per-sonal computers. China Foundry, 10, 321-324.
[
2
]
Zhou, P. and Dai, L.R. (2012) Combining information from mul-ti-stream features using deep neural network in speech recognition. Proceedings of 2012 IEEE 11th International Con-ference on Signal Processing (ICSP 2012), Beijing, 21-25 October 2012, 557-561.
http://dx.doi.org/10.1109/ICoSP.2012.6491549
[
3
]
Hinton, G. (2013) Training Recurrent Neural Networks. Doctor of Philosophy Graduate, Department of Computer Science, University of Toronto, Toronto, 1-93.
[
4
]
朱珠 (2008) 基于Hadoop的海量数据处理模型研究和应用.北京邮电大学, 北京, 1-62.
[
5
]
刘鹏, 黄宜华, 陈卫卫 (2011) 实战Hadoop——开启通向云计算的捷径. 电子工业出版社, 北京.
[
6
]
周长建, 司震宇, 等 (2013) 基于Deep Learning网络态势感知建模方法研究. 东北农业大学学报, 5, 144-149.
[
7
]
奚雪峰, 周国栋 (2014) 基于Deep Learning的代词指代消解. 北京大学学报(自然科学版), 1, 100-110.
[
8
]
谢桂兰 (2010) 基于Hadoop Map Reduce模型的应用研究. 微型机与应用, 8, 4-7.
[
9
]
田秀霞 (2011) 基于Hadoop架构的分布式计算和存储技术及其应用. 上海电力学院学报, 1, 70-74.
投稿
为你推荐
友情链接
科研出版社
开放图书馆