计算机应用

作者：马兰, 王京杰, 陈焕

单位：1. 中国民航大学 空中交通管理学院, 天津 300300;2. 中国民航大学 电子信息与自动化学院, 天津 300300

关键词：内容挖掘,关键字匹配,特征匹配,广域信息管理系统,业务数据

基金：国家自然基金委员会与中国民航局联合基金项目（U1533107）；国家自然科学青年基金资助项目（61601467）；天津市自然科学基金重点项目（17JCZDJC30900）；2018年中央高校基本科研业务费资助项目（3122018D007）。

针对广域信息管理系统（SWIM）服务共享中的数据安全问题，分析了SWIM业务流程中的安全隐患，提出了一种基于潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型和内容挖掘的恶意数据的过滤方法。首先对SWIM四种业务数据进行大数据分析，然后通过LDA模型对业务数据进行特征抽取完成内容挖掘，最后利用KMP匹配算法在主串中查找模式串，从而检测出含有恶意关键字的SWIM业务数据。在Linux内核中对该检测方法进行测试，实验结果表明该方法能够有效地对SWIM业务数据进行内容挖掘，与潜在语义分析（LSA）和基于概率统计的潜在语义分析（pLSA）的方法相比也具有更好的检测性能。

来源：2019年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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