云對等網(wǎng)絡(luò)在線異常點零跳搜索檢測算法
[Abstract]:Real-time search and accurate Detection of outliers in Cloud Peer-to-Peer Network; the stability and security of cloud peer-to-peer network; because the detection of cloud peer-to-peer network is disturbed by a large amount of peer-to-peer legal data, the range of network fluctuations is small. It is difficult to detect. An on-line anomaly detection algorithm for cloud peer-to-peer network based on density partial storage optimization is proposed. By calculating the online time complexity of local node data, the initial characteristics and prior information of routing exchange data sequence can be pre-estimated. Appropriate increase of storage space overhead to exchange time efficiency, zero-hop search and accurate detection of outliers. The results show that using this algorithm to detect outliers in cloud peer-to-peer network, the detection accuracy is greatly improved, the execution overhead is reduced, the security of cloud peer-to-peer network is guaranteed, and the ability of dynamic monitoring is improved.
【作者單位】: 黃河科技學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)及其應(yīng)用重點實驗室;
【基金】:河南省鄭州市科技局項目(20120411)
【分類號】:TP393.08
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,本文編號:2455624
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