摘要：为增强数据融合性能,设计基于深度学习的特征级异构数据智能融合系统。首先,组建数据采集控制板,接入主控处理器;其次,综合深度学习技术,采用多层级形式建立异构数据融合功能模块,打破传统数据融合范围的限制,关联自适应深度学习数据库;最后,进行系统测试分析。测试结果表明,该系统的数据融合标准差控制在1.2以下,具有较高的数据融合效率。

摘要：由于通信节点在告警阈值设定方面存在局限性,导致平均绝对误差MAE较大,因此设计一种基于改进遗传算法的通信节点安全风险告警方法。全面采集通信节点的安全影响因素,并进行预处理。提取通信节点的异常流量和访问模式变更等安全风险告警特征,采用改进后的遗传算法,构建通信节点安全风险告警模型。模型不仅能够准确预测潜在的安全威胁,还能根据实时数据动态调整告警策略。最终,通过改进后的模型部署,实现对通信节点安全风险的实时监控与高效告警。实验结果表明,设计方法在所有类型的攻击风险下均展现出了较低的MAE值,特别是在拒绝服务攻击和数据篡改攻击方面,其MAE值分别为0.052和0.036,明显低于其他两种方法,这表明提出的基于改进遗传算法的通信节点安全风险告警方法更适用于实际应用。