基于LSA-GCC的分布式大数据系统风险识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201510038331.9
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2015-01-27
申请人：
厦门大学;林凡

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于LSA-GCC的分布式大数据系统风险识别方法
申请号	CN201510038331.9	申请日期	2015-01-27
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-05-20	公开/公告号	CN104636449A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	厦门大学;林凡	申请人地址	福建省厦门市思明南路422号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	厦门大学,林凡	当前权利人	厦门大学,林凡
发明人	林凡;王备战;吴鹏程;夏侯建兵
代理机构	厦门市精诚新创知识产权代理有限公司	代理人	李伊飏

摘要

本发明公开一种基于LSA-GCC的分布式大数据系统风险识别方法，其包括如下过程：步骤1：建立LSA-GCC模型，该LSA-GCC模型用于将数据集映射到一个语义空间下，并采用聚类算法对其进行分类后，从聚类结果中抽取特定分类的原型向量，并对各个分类赋予一定权值，建立初始的原型向量模型；步骤2：通过LSA-SAM安全识别模型对风险进行前馈识别，LSA-SAM安全识别模型以LSA-GCC模型为基础进行信息系统风险评测，将待评估数据映射到同一语义空间后，与各个分类的原型向量作计算得到属于该分类的相似度，作相似度与对应分类的权值的累加和，最后求均值得到该待评估数据的风险值，即求得该数据到来时刻的风险值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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