有向切换网络有害信息智能过滤方法仿真

摘要

对有向切换网络的有害信息进行智能过滤时,在提高网络安全应用方面具有重要意义.在对网络有害信息进行过滤时,需对网络信息的特征权重进行计算,确定网络模式的隶属函数.传统方法主要根据网络信号进行过滤,忽略了隶属函数的影响,导致过滤有害信息的准确率低,提出基于模式影响度方法的有害信息过滤方法.根据网络信息分类的向量和特征权值,计算网络信息过滤的评判矩阵,得到网络智能信息向量和网络信息类别的相似度值,进一步对网络信息熵和条件信息熵进行求解,以网络有害信息的特征选择为基础,利用网络信息的特征项计算特征项在网络信息中的的频率权重和位置权重,分析有向切换网络模式的影响函数,分别计算网络信息模式库的隶属度函数,根据调整网络中的阈值和计算网络信息的正常度,实现有害信息的智能过滤.仿真结果表明,提出方法在对网络有害信息进行智能过滤时,具有较高的查全率和准确率.