基于决策树算法的移动终端数据安全检测技术研究

作者：刘江林; 袁宏彦

来源：现代电子技术, 2017, 40(05): 82-88.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2017.05.021

• 数据挖掘
• 移动终端
• 数据安全
• 检测技术

通过对决策树、k-Nearest Neighbor、贝叶斯三种不同数据挖掘算法的比较研究,基于可移动端数据的特点,建立了可移动端数据安全检测的模型框架,并通过实验对其加以验证。结果表明,决策树算法的检测分类结果最好,其查准率和查全率结果都很高;贝叶斯算法的检测分类结果性能稳定,但准确性不高,分类精度不理想,这是由该算法本身固有的特点决定的;k-Nearest Neighbor算法在开始时受到样本向量多少的影响,检测分类的效果不太稳定,分类效果在样本向量较少的情况下较差。通过对数据挖掘的可移动终端数据安全检测技术的研究,为今后数据安全检测技术的应用提供了一定的指导价值。

• 单位
  重庆电子工程职业学院; 重庆大学