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ISBN: (纸本)9787111762997

摘要： 基于人工智能技术，探讨了高职院校计算机网络故障诊断系统设计，阐述了系统部署与调试的过程。

关键词： 计算机网络   安全管理   维护措施  

摘要： 计算机网络安全管理非常重要，但在具体的安全管理过程中还存在一些实际问题，包括核心技术不足、网络安全意识整体不强、安全人员储备不足等，影响计算机网络安全管理的效果。基于网络安全管理的实际情况，从软硬件更新、网络安全意识等方面有针对性地开展管理和维护工作，提升计算机网络安全管理能力，切实保障计算机用户的数据安全。

关键词： 虚实融合   项目式教学   学习空间  

摘要： 职业教育的高质量发展是推动我国经济增长的重要保障,但中等职业教育在教学理念、人才培养模式、教学内容方法和教学保障条件等方面还不能很好地适应社会高速发展对高素质、技能型职业教育人才的培养要求,结合最新信息技术进行改革势在必行。项目式教学是基于行动逻辑开展的且学习要素高度综合的教学模式之一,在理论上备受青睐,但综合国内各教育领域实践经验看,深入项目的学习开发是项目实施成为项目教学的重要前提。虚实融合教学模式是基于真实学习空间和虚拟3学习空间相融合的新型学习环境开展的教学模式,真实学习空间包括课堂、实训中的真实学习环境,虚拟学习空间则涵盖了通过互联网、虚拟仿真技术获取学习活动相关信息的软件和平台,为学生提供沉浸式体验和个性化学习支持。本研究尝试将项目式教学和虚实融合教学模式相结合,应用于中职专业课程教学中,旨在提高学生学习成绩、综合素质和职业能力。 本研究首先对国内外项目式教学、虚实融合教学相关文献进行详细梳理分析,深入了解了项目式教学和虚实融合教学模式在中等职业教育中的研究现状,并对项目式教学和虚实融合教学模式的理论基础、实施策略、及在不同教育环境下的应用情况作了阐述。其次选择了计算机专业课程中的核心课程《计算机网络基础》作为教学改革试点课程,通过问卷调查、访谈调查了解该课程的教学现状,包括教学内容、教学方法、教学资源等方面的情况,发现目前教学中存在的不足,如理论与实践脱节、学生参与度不高等问题。针对这些问题,本研究结合现有教学资源对教学内容进行项目式重构,将传统知识点转化为具体的项目任务,并依托于学习通平台及虚拟仿真软件等构建虚实融合的学习空间,并将该教学模式应用于计算机专业职教高考班级,开展了为期一学期的教学实验,在实验中通过收集和分析相关数据,以评估教学模式的有效性及可行性。研究结果表明,基于项目式教学的虚实融合教学模式在中职专业课程教学中具有良好的教学效果,能够有效提高学生的理论学习成绩、技能实践能力和综合素质职业能力等,促进中职教育人才培养质量的提高。

摘要： 随着社会的发展进步，计算机网络教学已然成为现代教育体系的重要组成部分，对新理念和新技术的需求也越发迫切。人工智能技术作为一种可以模拟、延伸和扩展人类大脑功能的新技术，凭借自身强大的数据处理和模式识别功能，为计算机网络教学提供了极大的便利。鉴于此，本文首先阐述了人工智能技术的概念、类型和应用领域，其次分析了人工智能技术在计算机网络教学中应用的优势，最后介绍了人工智能技术在计算机网络教学中的创新应用，旨在为相关教育者提供指导与参考。

关键词： 教育数字化   计算机网络   教学改革   考核方式  

摘要： 随着数字化、信息化和网络化的高速发展，教育数字化转型已成为时代发展的主流趋势。本文以计算机网络技术课程为例，在教育数字化转型背景下以学生为导向进行教学模式改革。以学生为导向，意味着在整个教学过程中，充分尊重学生的个体差异，从教学目标、教学内容到教学方式都以学生的学习成效为导向，优化课程知识体系，完善线上课程资源、设计线下课堂教学，改进考核方式；研究结果表明，线上平台视频学习频次多，同步练习和实训任务完成质量高，线下课堂学习氛围好，教学效果明显超过预期。

关键词： 大数据时代   计算机网络   安全技术   优化  

摘要： 本文主要探讨了大数据环境下计算机网络安全面临的挑战，以及应对这些挑战需要构建的新型安全技术体系。文章分析了大数据给网络安全带来的数据泄露风险加大、网络攻击手段升级以及隐私数据被非法利用等安全威胁，同时指出了传统网络安全技术在应对这些新型威胁时的局限性。为此，文章提出了从信息内容安全、网络基础资源安全以及用户终端和应用安全三个层面构建大数据环境下的安全防护体系。此外，文章还深入探讨了基于区块链的访问控制、机器学习驱动的入侵检测、生物特征识别等大数据时代的网络安全技术优化策略。本文认为，大数据环境下的网络安全需要主动防范风险、实时感知威胁，并能够智能响应处置，需要从技术到管理多个层面形成系统化的防护机制，以有效应对网络安全面临的各种挑战。

关键词： 入侵检测系统   入侵防御系统   机器学习   计算机网络   网络安全   算法  

摘要： Verizon在2020年进行的一项研究表明,95%的网络安全漏洞都是人为错误造成的,在2020年1月1日至5月31日期间,记录在案的网络泄密事件多达1162起。2020年前6个月泄密数据多达360亿条记录。机器学习技术的发展促进了网络安全的发展,能够用于建立强大的入侵检测和预防模型、监控网络流量和检测异常行为,如恶意软件和网络钓鱼活动。针对建立良好的检测和预防模型以确保网络基础设施的安全,已经开展了许多研究,但这些模型都存在无法检测未知的现代网络攻击的问题,本文针对这个问题,使用逻辑回归(LogReg)算法,建立了一个网络预测模型。 逻辑回归算法是一种有监督的机器学习方法,用于解决分类问题,尤其是二元情况下的分类问题,其目标是预测只有两个可能值。逻辑回归既可以是简单回归,即只假设一个自变量,也可以是多元回归,即允许使用多个自变量。它不仅能提供类别预测,还能提供概率,从而对类别预测的置信度进行量化衡量。为了使用Logistic回归获得理想的准确率,本文使用交叉熵函数将Logistic回归的二项概率分布性质改变为多项式概率分布,并使用了Newton-gce求解器,在特征选择方面,使用了遗传算法和粗糙集理论。 本文使用了1999年第三届国际知识发现和数据挖掘工具竞赛中使用KDD99数据集作为训练集,抽取10%的数据作为测试集。使用相同的数据集将本文使用算法与已有的经典算法Random Forest、Decision Tree和K-Nearest Neighbor的性能进行了比较。在检测准确率指标方面,本文算法为99.95%,Random Forest算法为99.89%,Decision Tree算法为99.82%,K-Nearest Neighbor算法为99.93%。结果表明,本文提出的算法优于相比较的这三种算法,能够准确地检测出网络入侵行为。为了测试和评估预测模型的有效性和性能,本论文使用了NSL-KDD数据集和另一个模拟网络环境的数据集。

关键词： 计算机网络   综合布线   安全分析   防范措施  

摘要： 本文围绕“计算机网络综合布线系统的安全性分析与防范措施”进行了深入探讨。首先概述了综合布线系统的组成与特点，然后重点分析了系统面临的安全威胁，并提出了针对性的防范措施。通过物理层、数据链路层、网络层和应用层等多个层面的安全性评估，本文提出了提高系统安全性的建议，旨在保障计算机网络综合布线系统的稳定、可靠和安全运行，为相关领域的研究和应用提供有益参考。