噪声环境中一种基于入侵容忍的并行错误检测方法

摘要

复杂网络环境中基于入侵容忍的错误检测是系统安全最前沿的研究热点之一，它是保障容侵系统无边界退化、提供全部或降级服务的核心技术。分布式复杂网络环境中，错误的并发性和噪声信息的干扰使传统错误检测方法不再适用，该文在研究目前错误检测方法的基础上，结合并行计算技术，提出了一种基于改进的贝叶斯并行学习的面向噪声数据的错误检测方法。该方法既能检测并发错误，又能有效降噪。