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随着电力信息网络系统接入Interact,网络信息安全问题日趋严重,既要防止内部的攻击,也要防止病毒、黑客和非法访问等各种互联网上的攻击,信息网络的安全已成为影响电力系统安全运行的关键。必须针对各自特点采取相应的安全技术,通过综合设计解决其网络信息安全问题。本文从物理层、网络层、系统层、应用层、安全管理层五个层次详细分析了电力网络信息系统的特点和安全策略。 相似文献
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针对现有网络阅卷系统安全性方面存在的不足,提出一种基于Acegi框架的网络阅卷系统(简称BoA—NMS)的认证与授权机制。通过在现有网络阅卷系统中构建安全的Acegi双向认证机制、安全拦截器和设计角色访问控制授权机制,从而增强了网络阅卷的安全性和保密性,具有一定的实用推广价值。 相似文献
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空天信息网络由于受高延时、高误码的影响,吞吐量受限,如何提高网络吞吐量是一个很大的挑战.本文对提高网络吞吐量的网络编码技术和机会路由技术进行分析,重点研究了MORE协议和SlideOR协议中的网络编码机制,指出它们应用于空天中继网络中存在的不足,并将一种基于动态滑动窗口的网络编码方案(DSWNC)应用于空天信息网络中.仿真结果证明,此方案在高延时、高误码环境下具有比MORE协议和SlideOR协议更高的端到端吞吐量. 相似文献
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张婷 《西昌学院学报(自然科学版)》2020,34(2):69-72
生成对抗网络(GAN)是一种无监督学习方法,该算法巧妙地利用博弈的思想来学习生成式模型,但由于GAN通常从单个潜在源采样,因此常常丢失场景中的多个实体交互信息。为了捕获不同对象之间的复杂交互,包括它们的相对缩放,空间布局,遮挡,提出了一种基于图像条件的生成对抗网络,利用"分解—合成"的流程,模型可以根据输入对象的纹理和形状从它们的关节分布生成逼真的合成图像。通过使用Shapenet数据集,在2D和3D图像中分别对55个常见对象类别约51 300个图像模型进行试验,比起传统的SLP和cGAN,算法的图片质量有4%以上的提高。 相似文献
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针对深层DenseNet模型在小型数据集上的过拟合问题,提出了一种改进的轻量化DenseNet模型.首先,优化网络中密集连接块(Dense Block)数量和其内部网络结构;然后,提出一种自适应池化层方法,解决改进网络的特征图分辨率适应问题;最后,加入Skip Layer模块增强密集连接块间特征信息流通.实验结果表明,改进方法能够减少模型的参数量和计算量,有效解决了深层DenseNet的过拟合问题. 相似文献
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目前大量来自用户的恶意攻击、垃圾邮件和传播病毒等网络不良通信行为已经严重影响了网络服务的质量,甚至威胁到了网络的生存和发展。以某高校校园网为研究背景,搭建了基于TUNET的网间不良通信行为数据采集系统,并发现了一系列网络不良通信行为的规律和特点,对制定合理的网络管理和网络安全防御策略具有实际的参考价值,提出了网络信用管理解决方案。 相似文献
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