ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对当前现有识别方法在对网络信息安全风险识别时，存在识别时间长、识别准确率低的问题，本文引入并改进模糊聚类，开展对网络信息安全风险识别方法的设计研究。并引入决策树理论，对网络信息分类处理；基于改进模糊聚类，建立风险识别模型；最后根据模型输出结果，预测网络信息攻击路径，实现风险识别。通过对比实验证明，该识别方法与现有识别方法相比，识别时间更短、识别正确数据量更多，说明本次的识别方法具备极高的识别速率和准确率，可在网络环境中广泛应用这一识别方法，促进网络信息的安全性提升。
