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基于DBSCAN算法的大数据时代信息安全研究
文献摘要：
随着互联网行业的不断发展,人们获取信息的方式也由传统媒介转向互联网,同时人们的信息安全又多了诸多影响因素,不法分子获取用户信息的方式也愈发的多样化,因此网络安全对个人信息和隐私保护至关重要.文章通过问卷调查的方式,对大数据时代下影响信息安全的因素进行了分析,将机器学习中的DBSCAN聚类算法应用到风险感知识别系统,及时识别到网络入侵,从而阻止信息的强制泄露.政府、企业和个人等各方面要加强信息安全意识,防止信息人为泄露.
文献关键词：
信息安全;机器学习;风险感知;DBSCAN聚类算法
中图分类号：
作者姓名：
相旭东;赵璇
作者机构：
滁州学院,安徽 滁州 239000
文献出处：
引用格式：
[1]相旭东;赵璇-.基于DBSCAN算法的大数据时代信息安全研究)[J].无线互联科技,2022(20):140-142
A类：
B类：
DBSCAN,安全研究,互联网行业,获取信息,传统媒介,媒介转向,时人,多影响因素,不法分子,取用,用户信息,个人信息,隐私保护,聚类算法,算法应用,风险感知,识别系统,网络入侵,强信息,安全意识,信息人
AB值：
0.427441
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