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关键词： 工程教育认证   计算机网络   Web开发   综合性实验  

摘要： 设计了计算机网络应用层协议与Web开发部署综合性实验项目,通过搭建DNS域名与Web开发部署相互融合的实验教学案例,覆盖计算机网络和Web应用开发两门课程,体现这两门课程的融合统一。教学实践效果表明,该案例的综合性强,设计理念契合“工程教育认证”新时代下新工科软件工程专业的教学目标,能够加深学生对于Web开发流程的理解,提高学生对于Web开发的兴趣和积极性。

关键词： 网络办公自动化   信息技术   信息传递   安全威胁   安全策略   整合资源   数据分析   安全风险  

摘要： 随着信息技术的迅猛进步,计算机网络办公自动化系统已成为各行各业提升工作效率的关键手段之一。通过整合资源分享、信息传递与数据分析等功能,此类系统极大地加快了企业向数字化方向转型的步伐。然而,在这一趋势下,安全威胁也逐渐增加。本文旨在探讨计算机网络办公自动化的具体功能及其面临的安全风险,并提出了一系列加强系统防护措施的方法论。

关键词： 声音加密传输技术   计算机网络   安全监测   动态频谱分析   深度学习分类模型  

摘要： 通过研究声音加密传输技术在计算机网络安全监测中的应用,提出一种基于该技术的计算机网络安全监测方法。将网络流量特征嵌入声音信号,结合动态频谱分析和深度学习分类模型,实现对网络流量中异常行为的实时检测与分类。实验结果表明,该方法在网络威胁检测准确率、实时性、抗噪能力方面表现优异,为计算机网络安全监测提供一种创新且高效的技术路径。

关键词： 虚拟化技术   计算机技术   计算机硬件   计算机网络   信息技术   互联网   持续增长   演进与发展  

摘要： 随着信息技术的不断演进与发展,计算机技术展现出的优越性已广泛渗透至各个行业,随着民众对互联网使用量的持续增长,其对计算机技术的需求也随之不断增长。虚拟化技术能够有效应对计算机硬件所面临的挑战,提升计算机网络资源的使用效率,因此,应重视并积极推进对虚拟化技术的深入应用。本文对不同类型的虚拟化技术进行分析,充分发挥虚拟化技术的作用,推动计算机技术的整体进步。

关键词： 人工智能   计算机网络   网络安全防护  

摘要： 人工智能技术在计算机网络安全领域的应用,可以提升计算机网络安全防护的整体水平,并为用户提供更加全面、有效的网络安全服务。本文从人工智能在计算机网络安全领域的应用现状入手,对人工智能技术在计算机网络安全领域的应用优势进行了分析,并重点探讨了人工智能在计算机网络安全防护中的应用策略。基于上述分析,本文提出了一系列关于人工智能与计算机网络安全防护技术结合的建议,以期为相关研究人员提供参考。

关键词： 计算机网络   事业单位   档案管理  

摘要： 在新时期现代科学技术不断发展的前提下,档案管理作为事业单位非常重要的一项工作,正面临着前所未有的变革,相关部门领导要充分意识到信息化时代档案管理工作转型升级的必要性,及时转变思想,做到与时俱进、创新发展,全面提升档案管理效率及质量,进而为推动单位健康可持续发展打好理论基础。本文以计算机网络视角下事业单位档案管理创新性发展路径分析为题,在做好思想建设、制度体系建设、平台技术应用与安全防护建设等方面工作,并指出当下存在问题及未来优化路径,以期为事业单位领导者提供决策参考。

关键词： 电子技术   人工智能   计算机网络  

摘要： 本文主要研究电子技术与人工智能在计算机网络中的应用情况。在电子技术应用方面,涵盖计算机网络硬件基础、数据传输与通信以及网络安全。人工智能在计算机网络中的应用包括网络优化、入侵检测与防御)以及智能客服。二者融合应用体现于智能网络设备和智能网络管理与运维,共同推动计算机网络朝着更智能、高效、安全的方向发展,以适应信息化社会不断增长的需求并应对各种挑战。

关键词： 知识图谱   计算机网络   链路漏洞   漏洞实体知识   关系知识   知识抽取   网络安全  

摘要： 计算机网络链路的漏洞信息具有类型复杂、来源广及数量庞大等特点,导致此类漏洞的威胁判断尤为困难。知识图谱技术具有数据整合及统一表示特性,可以统一结构化整合呈现复杂特点的漏洞信息,为此,文中提出基于知识图谱技术的计算机网络链路漏洞检测方法。收集计算机网络链路的各种数据源漏洞信息,抽取其中的漏洞实体知识与关系知识,构建网络链路漏洞知识图谱。运用卷积神经网络模型学习该知识图谱中的漏洞知识,通过训练后的模型实现网络链路漏洞检测。结果显示,该方法可针对包含不同类型、数量链路漏洞的工况,实现漏洞知识图谱的构建,并且漏洞威胁检测精度始终保持在90%以上。因此,说明所研究检测方法的检测结果精准可靠,可为计算机网络链路数据安全传输提供保障。

关键词： AI算法   计算机网络   产品缺陷检测  

摘要： 传统的产品缺陷检测依赖于人工视觉和经验判断,不仅耗时耗力,而且易受主观因素影响,检测的准确性和效率不高。人工智能(AI)技术可以进行产品缺陷的自动化和智能化识别,大幅提高检测的准确性和效率,同时显著降低人力成本。因此,本文对基于AI算法的计算机网络系统在产品缺陷检测中的应用展开深入探讨,以期为实际工业应用提供理论基础和实施指导,推动产品质量管理的自动化和智能化发展。

关键词： 改进人工免疫   计算机网络   异常数据流   异常数据流入侵   入侵检测  

摘要： 在应对当前计算机网络中大规模、动态、时变的实时数据流时,传统入侵检测方法由于采用固定时间间隔的检测方式,无法实时捕捉数据流中的动态变化,导致当异常行为发生时,检测模型仍在处理旧数据,不能及时响应,从而造成检测结果滞后、命中率低等问题。为此,文章提出一种基于改进人工免疫的计算机网络异常数据流入侵检测方法。该方法对计算机网络中的数据流进行预处理,以消除噪声并增强数据的可分析性。从预处理后的数据流中精准提取出能够表征异常行为的特征。基于这些特征,建立一种在改进人工免疫算法框架下的异常数据流入侵检测模型。该模型通过引入改进的免疫机制,增强算法对复杂网络环境的适应性和鲁棒性。同时,模型采用滑动时间窗口技术对实时数据流进行连续的增量更新,确保检测模型始终基于最新的数据流信息进行异常检测,以此提高检测的时效性和准确性。实验结果表明,该方法检测命中率超过92%,显著优于其他方法,充分证明了该方法在提升检测敏感度和特异性方面的有效性。此外,该方法还有效降低了误报和漏报,为无线网络安全提供了坚实的技术保障。