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关键词： 区块链技术   网络信息安全   身份认证   信息追踪   数据管理  

摘要： 计算机网络的发展极大方便了人们的工作与生活,在给人们带来便捷的同时也面临着计算机网络信息安全问题。当下在计算机网络信息安全领域中,区块链技术得到广泛应用,在网络信息安全防护中发挥着极大作用,可以通过身份认证、信息追踪及数据管理,提升计算机网络信息的安全性,防范和减少对企业及个人造成的损失。

关键词： 信息融合   计算机网络   信息传输   安全监测方法  

摘要： 信息时代到来的今天,对计算机网络信息传输安全提出更高的要求,为在现有的基础上进一步提升网络信息传输的安全性,应基于信息融合对计算机网络中传输的信息进行安全监测。通过对网络流量的多维度分析,有效识别出网络中潜在的安全威胁。文章简要阐述了信息融合下计算机网络信息传输安全监测的目的与意义,从多源异构数据预警模型、知识图谱驱动的攻击链推理、云原生安全监测等方面,论述了基于信息融合的计算机网络信息传输安全监测方法。

关键词： 计算机网络   混合式教学   OBE实验教学   课程评价体系  

摘要： 针对计算机网络课程传统教学方式与评价体系难以满足人才培养需求的问题,提出将课前、课中、课后3个教学环节有机融合的,基于OBE理念的过程性教学评价体系,从课堂出勤率、课前预习、线上随机测试、课堂随机提问、课后作业、综合实验、期末测评7个方面,介绍评价体系设计及应用,旨在提升课程整体教学质量。

关键词： 深度置信网络   计算机网络   网络入侵行为   玻尔兹曼机   BP神经网络   权值更新  

摘要： 针对计算机网络入侵行为检测过程中不断变化的网络攻击模式,以及网络多模态数据的处理需求,提出基于深度置信网络的计算机网络入侵行为自动检测方法。对采集的计算机网络运行数据进行预处理,使得运行数据形式统一;将处理后的数据输入到融合玻尔兹曼机和BP神经网络的深度置信网络中,通过玻尔兹曼模型进行逐层训练,实现入侵行为数据关键特征信息的保留。通过BP神经网络实现深度置信网络中权值的迭代更新,提取出低维度计算机网络入侵行为数据的特征,依据该特征通过softmax分类器实现计算机网络入侵行为分类。通过实验分析,该方法能检测出计算机网络中的单一以及混合入侵行为,采用该方法检测后,网络入侵行为发生的频率大大降低,不高于20次/s。

关键词： 大数据   计算机网络安全   防范策略  

摘要： 随着互联网技术的全面普及和信息科技的日新月异,大数据时代已然来临。计算机与网络科技的广泛应用为人们的日常生活带来了前所未有的便捷,但与此同时,也为网络管理带来了一系列挑战与困扰。在大数据时代背景下,探寻如何切实保障网络安全,已成为当下必须认真思索的重要问题。

关键词： 人工智能   计算机网络安全   网络防御系统  

摘要： 为提高计算机网络对抗攻击及数据防护能力,基于人工智能技术构建层次化安全防御系统。通过分析系统设计目标与技术需求,建立包含基础层、中间层和应用层的3阶架构体系,并针对性开发数据处理、入侵检测、智能控制、自动追踪与专家辅助5大功能模块。实际应用表明,该系统能实现网络攻击的精准识别与快速响应,在阻断效率与系统优化方面表现优异,有效提高网络安全防御的智能化水平。

关键词： 大连接能力   传输协议   网络架构   5G时代   高带宽  

摘要： 5G时代的到来为计算机网络传输技术带来了前所未有的发展机遇与技术挑战。5G的高带宽、低时延和大连接能力,对传统网络架构与传输协议提出了更高的要求。本文围绕5G背景下网络传输技术的演进路径、关键挑战及其应对策略展开深入探讨,旨在为未来构建高效、安全、智能的网络传输体系提供理论支持与参考思路。

关键词： 计算机网络实验   课程思政   思政融入   教学案例  

摘要： 分析计算机网络实验课程教学现状,提出思政建设思路,主要从四维度实验课程思政内容建设、立体化思政融入模式两方面阐述思政教学建设,最后通过案例介绍如何在实验教学中润物无声地融入思政教育。

关键词： 人工智能   计算机网络   网络安全防护  

摘要： 文章深入探讨了人工智能在计算机网络技术中的应用现状、优势及未来发展方向。随着网络数据量的爆炸式增长,传统网络技术在处理复杂数据和保障网络安全方面面临巨大挑战。人工智能凭借其强大的数据处理能力、学习能力和智能优化功能,能够高效筛选、分析网络数据,提升网络运行效率,增强网络安全防护能力。研究指出,人工智能在计算机网络中的应用不仅能够解决当前的技术瓶颈,还将推动网络技术向智能化、高效化方向发展,为社会创造更多经济效益。

关键词： 集成式图卷积神经网络   网络入侵检测   随机梯度下降   RMSProp优化器  

摘要： 为了保障网络环境的安全性,提出了基于集成式图卷积神经网络算法的网络入侵检测技术。研究方法采用随机梯度下降算法和均方根传播(Root Mean Square Propagation,RMSProp)优化器提升了检测模型的训练效率,强化了检测模型的分类效果。研究结果显示,研究模型的入侵检测准确率为96.41%~97.18%。可见经过研究模型优化后,入侵检测技术在模型训练效率和模型训练精度上都有明显提升。研究模型可以根据访问来源进行数据分类,提升了入侵检测模型对访问行为的分类效果。同时,分类效果的提升优化了计算机对攻击行为的识别效率,使计算机的防御效果增强,有效保障了用户的网络安全环境。因此,研究为网络入侵行为的检测提供了一个识别效果较好的技术方法。