【摘 要】
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为精准提取互联网环境中已隐藏的大数据信息参量,实现对文件信号的管控与识别,构建基于混合密码的互联网大数据隐匿性特征提取模型.利用公钥密码组文件,确定互联网数字签名的现有连接形式.通过计算摘要函数完成基于混合密码的互联网大数据传输环境搭建.在此基础上,设置样本数据库模块,借助大数据主成分分析结果,确定必要的隐匿性递归算法处理流程,实现基于混合密码互联网大数据隐匿性特征提取模型的构建.对比实验结果表明,与AEC编码型大数据特征提取方法相比,文中所构建模型的顺向、逆向信息转存效率更高,能够在有效识别文件信号的同
【机 构】
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西安工程大学科技处,陕西西安710048;陕西工商职业学院中瑞旅游与酒店管理学院,陕西西安710075
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为精准提取互联网环境中已隐藏的大数据信息参量,实现对文件信号的管控与识别,构建基于混合密码的互联网大数据隐匿性特征提取模型.利用公钥密码组文件,确定互联网数字签名的现有连接形式.通过计算摘要函数完成基于混合密码的互联网大数据传输环境搭建.在此基础上,设置样本数据库模块,借助大数据主成分分析结果,确定必要的隐匿性递归算法处理流程,实现基于混合密码互联网大数据隐匿性特征提取模型的构建.对比实验结果表明,与AEC编码型大数据特征提取方法相比,文中所构建模型的顺向、逆向信息转存效率更高,能够在有效识别文件信号的同时,精准提取互联网环境中已隐藏的大数据信息参量.
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