文献类型：期刊文章

作　　者：史明[1] 陈俊杰[2] 邓越萍[1] 王金策[1]

SHI Ming;CHEN Jun-jie;DENG Yue-ping;WANG Jin-ce(Department of Computer and Information Engineering,Shanxi Institute of Energy,Taiyuan Shanxi 030600,China;Taiyuan University of Technology College of Information and Computer,Shanxi Taiyuan 030600,China)

机构地区：[1]山西能源学院计算机与信息工程系,山西太原030600 [2]太原理工大学信息与计算机学院,山西太原030600

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：山西省2021年教学改革创新项目(NJ2021812);山西省2021年大学生创新创业训练计划项目(20211103)。

年　　份：2024

卷　　号：41

期　　号：4

起止页码：224-228

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了增强网络传输数据的安全性和稳定性,提出了一种激光通信网络空间恶意节点识别方法。在解析节点通信方式的基础上,明确节点平均包转发延时、转发率和丢包率的属性矢量。然后利用函数极值计算节点隶属度,提取恶意节点入侵特征。结合历史恶意入侵数据,运用二维熵识别不同类别的恶意节点,筛选出恶意节点的差异特征并获得恶意节点识别结构。利用识别分数获得恶意节点空间特征向量,对所有差异特征的二维熵做最优解处理,明确识别临界值,进而实现对恶意节点的识别。实验表明,上述方法能够精准识别出恶意节点,保障了激光通信网络空间运行和用户隐私信息的安全。

关 键 词：激光通信网络  赛伯空间 恶意节点识别  空间特征向量  隶属度  特征提取

分 类 号：TP393]