基于约束高斯混合概率假设密度滤波的用户敏感数据识别方法

"用户敏感数据识别方法基于约束高斯混合概率假设密度滤波器" 本文主要探讨了一种在互联网环境中识别用户敏感数据的新方法，该方法结合了约束高斯混合概率假设密度滤波器（GM-PHD）和受限玻尔兹曼机（RBM）。在信息安全领域，保护用户敏感数据至关重要，因为这些数据可能包括个人隐私、财务信息或其他敏感信息，一旦泄露可能导致严重后果。因此，有效地识别并保护这些数据是网络安全研究的重点。 首先，该方法通过引入权重约束对原始数据进行规范化处理，以降低噪声和异常值的影响，同时增强数据的可处理性。权重约束确保了在整个处理过程中，对那些更具敏感性的数据特征给予更高的重视。 接下来，利用受限玻尔兹曼机（RBM）构建随机网络。RBM是一种无监督学习模型，能够从数据中学习潜在的特征表示。在这个过程中，通过定义收集到的特征模拟能量函数，RBM可以捕获数据的关键模式和结构，从而帮助识别可能的敏感信息。 然后，GM-PHD滤波器在这一框架下发挥作用，用于生成敏感数据的特征权重。GM-PHD滤波是一种多目标跟踪算法，特别适用于动态环境中的目标检测和跟踪。它通过概率密度函数来估计目标状态，这在识别不断变化的敏感数据分布时非常有效。 实验部分通过与GM-PGD滤波器和传统的高斯滤波器进行对比，使用MATLAB进行了仿真。评估指标包括过滤和跟踪性能、相关度、敏感词权重、聚类映射和高频逼近等方面。结果显示，该方法在所有比较中表现出更优的性能，尤其是在复杂数据环境中保持高精度和稳定性。 本文关键词：敏感数据、权重约束、高斯混合概率假设密度、受限玻尔兹曼机。 总结起来，该研究论文提出了一种创新的用户敏感数据识别方法，通过结合RBM的特征学习能力和GM-PHD滤波器的动态目标追踪特性，提高了在海量网络数据中识别敏感信息的效率和准确性。这种方法对于提升网络安全，特别是个人信息保护具有重要意义。