基于卷积神经网络的智能机器人信息安全访问控制方法

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摘要：针对智能机器人接收的多样模态访问信息，文章提出了基于卷积神经网络的访问控制方法。通过量化处理图像、文本、语音数据，引入卷积神经网络分析“超平面”中的映射分布，确定访问控制函数输出。测试显示，该方法下异常访问对系统安全态势影响小，参数稳定在90.0以上，显著优于对照组，展现了可靠性方面的优势。

关键词：卷积神经网络；信息安全访问控制；点数据量化模态；“超平面”；数据特征；映射分布；判断函数

中图分类号：TP393

文献标志码：A

0 引言

从信息安全的角度出发，智能机器人访问控制的核心是确保只有经过授权的实体（如用户、其他系统或机器人自身）才能访问资源［1］，这通常涉及用户名/密码、生物识别、令牌等认证机制。（剩余4543字）