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申请/专利权人：陕西颐刚盛讯科技有限责任公司

摘要：本申请涉及数据传输技术领域，具体涉及一种网络安全数据传输方法，该方法包括：获取待传输的网络安全数据；基于每次准备更新的字典中任一字典符在对应数据序列中出现位置的集中分布程度、出现位置之间的距离分布混乱情况，以及邻近字典符的相似变化特征，确定任一字典符的可除性；将所述字典中字典符之间的可除性差异作为聚类距离进行聚类，筛选出待剔除的字典符；基于每次字典更新过程中字典符的剔除选择，将优化后的压缩数据以及对应的字典进行传输。本申请在保留字典内有效信息的同时去除了无用字典符，提高了LZW字典压缩算法压缩效率，进而提高了网络安全的传输效率。

主权项：1.一种网络安全数据传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待传输的网络安全数据；通过分析待传输的网络安全数据，优化LZW字典压缩算法中每次字典更新过程中字典符的剔除选择；具体为：（1）获取压缩过程中任意一个准备更新的字典及其对应的数据序列；（2）基于所述字典中任一字典符在所述数据序列中出现位置的集中分布程度，以及出现位置之间的距离分布混乱情况，确定所述任一字典符的集中程度和字符距离排列熵；（3）基于任一字典符在所述数据序列中的邻近字典符的相似变化特征，确定所述任一字典符的模块关联度；（4）结合所述模块关联度、所述集中程度以及所述字符距离排列熵，确定所述任一字典符的模块度；（5）获取所述任一字典符的特征距离，基于所述模块度、所述特征距离以及任一字典符的出现频率的乘积，确定所述任一字典符的可除性；（6）将所述字典中字典符之间的可除性差异作为聚类距离进行聚类，筛选出待剔除的字典符；基于每次字典更新过程中字典符的剔除选择，将优化后的压缩数据以及对应的字典进行传输；所述模块关联度的确定方法包括：从所述数据序列中获取所述任一字典符的邻近字典符集合；基于所述任一字典符的邻近字典符集合中不同元素之间的共性特征，确定所述任一字典符的特征共有度；将每个字典符的出现频率与特征共有度相乘，得到每个字典符的优化后的出现频率；基于每个字典符优化后的出现频率确定每个字典符的频差值；将所述任一字典符的每个邻近字典符优化后的出现频率与频差值相乘，作为所述每个邻近字典符的基础关联度，将所述任一字典符的所有邻近字典符的基础关联度进行累加求和，得到所述任一字典符的模块关联度；所述特征共有度的确定方法包括：对于所述任一字典符的任一邻近字典符，获取所述任一邻近字典符的邻近字典符集合与所述任一字典符的邻近字典符集合之间的相似度，并获取两个邻近字典符集合之间的交集，记为所述任一邻近字典符的特征交集；获取每个特征交集在所述任一字典符与其所有邻近字典符的特征交集中的出现频率，记为每个特征交集的特征出现频率；将所述任一字典符与其任一邻近字典符的相似度，乘以对应的特征交集的特征出现频率，得到所述任一字典符与其任一邻近字典符的基础共有度；将所述任一字典符与其所有邻近字典符的基础共有度进行累加求和，得到所述任一字典符的特征共有度；所述模块度的确定方法包括：将所述任一字典符的模块关联度和集中程度的乘积，与所述任一字典符的字符距离排列熵相除，得到所述任一字典符的模块度。

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