异常节点监影响通信网络路由性能,其敏感信息有利于发现网络攻击行为。为此,针对通信网络异常节点及其敏感信息监测,提出基于马尔可夫聚类改进的通信网络异常节点敏感信息监测方法。算法基于网络采集并预处理的流数据建立能够表征网络状态的邻接矩阵;然后在分析敏感词距离及敏感信息敏感度基础上,对邻接矩阵进行马尔可夫聚类处理,根据核心聚类节点在聚类前后的结构差异,实现通信网络中的敏感信息的自动监测。实验结果验证了算法在监测识别敏感信息方面的有效性和准确率。

液压吊卡是石油钻井工程中的重要设备负责钻杆、钻具的起下钻动作。通过了解液压吊卡的工作原理对其可能出现的状态组合进行分析。因液压吊卡各组成元件的寿命及维修时间服从指数分布故可运用马尔科夫模型对其进行可靠性分析并根据马尔科夫的过程原理建立了液压吊卡的马尔科夫状态转移模型。利用收集的液压吊卡可靠性维修性数据计算出液压吊卡处于正常工作状态的概率即其稳态可用度。并找出了系统中可靠度较弱的环节有利于对液压吊卡进行改善处理保证钻井施工安全稳定。