Bayes加密算法

Bayes加密算法是探索、处理不确定性知识领域的一种简洁而有效的方法，以概率理论为基础，其学习和推理都由概率规则实现，Bayes加密算法关键在于使用概率表示各种形式的不确定性。

Bayes加密算法的分类

一、朴素Bayes加密算法

朴素 Bayes加密算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单、分类准确率高、速度快。

朴素Bayes加密算法实现方法

设每个数据样本用一个n维特征向量来描述n个属性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m个类，分别用C1, C2,…，Cm表示。给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），若朴素Bayes分类法将未知的样本X分配给类Ci，则一定是

P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i

朴素Bayes加密算法的局限性

根据Bayes定理，由于P(X)对于所有类为常数，最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相独立，这样先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以从训练数据集求得。

根据此方法，对一个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每一个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最大的类别作为其类别。

朴素Bayes加密算法成立的前提是各属性之间互相独立。当数据集满足这种独立性假设时，分类的准确度较高，否则可能较低。另外，该算法没有分类规则输出。

二、TAN加密算法

TAN加密算法通过发现属性对之间的依赖关系来降低NB中任意属性之间独立的假设。它是在NB网络结构的基础上增加属性对之间的关联(边)来实现的。

TAN加密算法实现方法

用结点表示属性，用有向边表示属性之间的依赖关系，把类别属性作为根结点，其余所有属性都作为它的子节点。通常，用虚线代表NB所需的边，用实线代表新增的边。属性Ai与Aj之间的边意味着属性Ai对类别变量C的影响还取决于属性Aj的取值。

TAN加密算法的局限性

类别变量没有双亲结点，每个属性有一个类别变量双亲结点和最多另外一个属性作为其双亲结点。找到这组关联边之后，就可以计算一组随机变量的联合概率分布如下：

其中ΠAi代表的是Ai的双亲结点。由于在TAN算法中考虑了n个属性中(n-1)个两两属性之间的关联性，该算法对属性之间独立性的假设有了一定程度的降低，但是属性之间可能存在更多其它的关联性仍没有考虑，因此其适用范围仍然受到限制。

企业为什么选择加密系统来防止数据泄露

  随着互联网的普及和网络安全的防范应用，网络化办公在给企业带来便利的同时，也给企业内部数据安全提出了更高的要求。面对企业数据安全的防范问题，传统的设备采用被动式响应防御，不适于内部局域网管理，企业要么改变传统的运作方式去适应这种变化，要么便需要寻求专业的数据加密系统来加以防护。

       安企神加密系统可以对公司重要文件进行主动加密，不仅仅是防止外来人员的窃取，更多的是防止内部人员的主动泄密，全面保护文件安全，同时管控内部员工的上网行为，提高办公效率。安企神采用了全新的解决方案，通过对现有的终端系列操作系统进行安全增强，让企业管理者能够对终端进行集中管理和控制，保证信息系统始终在可控状态下运行，从根源上有效抑制对信息系统安全的威胁，最终达到防止内部用户泄密以及外部用户攻击的目的。

       安企神兼具文档加密、权限管理以及安全网关控制，加密透明无感知，文档权限管理更加细致，企业无须改变原有的应用，也无须改变文档的流通习惯，可以很好保护机密文档在企业内外的使用安全，帮助企业搭建符合安全法规要求的信息保护体系。

本文为收集整理，文章部分观点不代表本站观点，如有侵权或其它问题请反馈客服。https://www.wgj7.com/cjwt/16228.html