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当前多维属性分类方法存在分类准确率、效率低的缺陷,为此提出隐蔽网络信息安全指数多维属性分类方法。采用混合法筛选隐蔽网络信息安全指数属性,得到初始属性集合,并在此基础上构建多维贝叶斯分类模型,利用菌群优化算法约简初始属性集合,实现隐蔽网络信息安全指数的多维属性分类。通过仿真对比实验可知,与传统分类方法相比,所提多维属性分类方法极大的提升了分类准确率与效率,充分说明所提方法具备更好的分类性能,为隐蔽网络信息的安全性提供一定的理论依据。