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21.
李雪 《中国新技术新产品精选》2014,(2):11-11
互联网丰富的资源为用户提供了极大的方便,但是由于网络覆盖范围极广,其信息涉及内容以及空间范围较广,尤其是其开放性以及无国界性,带来了不可忽视的网络安全问题。因此,网络安全开始受到人们的重视。 相似文献
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为了应对目前我国面临的严峻网络信息安全问题,根据惩罚机制的重要性,采用博弈论研究了运用惩罚机制的网络攻防。结果表明目前网络安全所面临的主要问题包括网络系统的防守成本过高、对攻击者的惩罚力度过低、惩罚成本过高等。针对上述问题,提出了加大防御技术、取证技术建设,使防御系统廉价、普及,加大惩罚机制建设和实施力度,以及加强全民网络安全培训等措施和建议。 相似文献
23.
随着网络技术的飞速发展和广泛应用,网络安全事件日益增多。结合信息安全工作的亲身体会,基于业内的成熟做法及工作经验,从网络黑客案件、恶性病毒、手机无线上网、网络传输音视频文件等几方面论述了信息部门在网络安全工作中面临的挑战,并提出了应对建议。 相似文献
24.
25.
近些年来,由于无线通信技术的飞速发展,我国已经正式迈入3G、4G网络时代。伴随着智能手机、电脑的普及,无线网络已经成为人们学习、生活、工作中必不可少的工具之一。各大高校也都纷纷建立自己的校园移动网络。但是,高校无线网络在提高管理效率、促进教学发展的同时,面临许多网络安全问题。本文主要分析目前高校无线网络存在的问题,并针对这些问题提出多项相关对策,确保校园无线网络安全、高效运行。 相似文献
26.
针对小样本下贝叶斯网络参数学习结果不准确的问题,提出一种模糊最大后验估计方法,该方法将模糊理论引入到参数学习中,通过对约束效力的度量,利用隶属度函数来确定超参进行学习,以提高约束使用的准确性。实验证明,所提方法可以有效提高参数学习的精度。除此之外,将所提方法应用到网络安全评估中,将通用漏洞评分系统作为专家先验参数,结合漏洞信息迁移样本来进行参数学习。最后,通过节点和路径安全评估验证了所提方法的有效性。 相似文献
27.
针对现有网络安全态势预测模型预测精确度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于时域卷积网络(temporal convolution network, TCN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络的预测方法。首先,将TCN处理时间序列问题的优势应用到态势预测上学习态势值的序列特征;随后,引入注意力机制动态调整属性的权值;然后,利用BiLSTM模型学习态势值的前后状况,以提取序列中更多的信息进行预测;利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,提升预测能力。实验结果表明,所提预测方法的拟合度可达0.999 5,其拟合效果和收敛速度均优于其他模型。 相似文献
28.
传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。 相似文献
29.
计算机网络管理系统在构建的过程中要具有整体性的理念,计算机网络管理系统是一种数字化的信息系统,它通过信息技术将分散于不同地理位置的不同载体的信息资源集中到计算机管理系统中。电子计算机信息管理技术在网络运行中被各种潜在的网络安全隐患所制约,所以高科技在提供给我们方便的同时,也给我们更多的挑战。 相似文献
30.
分析了常用计算机网络安全保护手段的特点,建立了一个互相联系、环环相扣的网络安全体系结构,可以有效保护计算机网络以及网络数据的安全。 相似文献