基于模糊RBF神经网络的网络数据泄露检测  

作　　者：赵雪娇 李浩升 马怡璇 包坚 张清旺 

机构地区：[1]国网新疆电力有限公司信息通信公司,新疆乌鲁木齐830063

出　　处：《中国新技术新产品》2025年第3期140-142,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：隐私数据泄露检测往往依赖静态分析或特定的检测规则,这些方法仅能捕捉部分动态变化的攻击模式和复杂的隐私泄露场景,因此导致检测精度低。为了更高效地检测移动通信网络中的隐私数据泄露,本文提出基于模糊RBF神经网络的检测方法。通过先进的分析技术识别移动通信网络隐私数据中潜藏的恶意代码,采用模糊RBF神经网络对隐私数据进行深度挖掘,提取隐私泄露的特征模式,基于上述特征模式的分析,输出精准的隐私数据泄露检测结果,为移动通信网络的安全防护提供有力支持。试验结果表明,该方法在不同泄露资源检测中展现出更高的准确性和低误报率,尤其在用户位置(GPS)和短信记录检测上表现卓越,显著优于其他方法,为移动通信网络的隐私保护提供了高效的技术支持。

关 键 词：模糊RBF神经网络 移动通信网络 移动通信网络隐私数据 隐私数据泄露检测 泄露检测 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]