教学课程资源库 更多>>

关键词： 网络安全   漏洞检测   入侵检测系统   漏洞防范策略  

摘要： 阐述信息安全检测技术中的漏洞扫描、入侵检测系统及漏洞评估方法应用,提出精准识别网络安全漏洞与风险评估的方法。在防范策略方面,探讨漏洞修补、补丁管理、安全策略配置、访问控制及入侵防御系统的部署,以构建全面、动态的网络安全防护体系。

关键词： BOPPPS教学模型   计算机网络   混合式教学   OBE理念   思维导图   建构主义  

摘要： 针对计算机网络课程教学中存在的问题,提出基于BOPPPS教学模型的线上线下混合式教学模式,以计算机网络课程案例为例,从课前、课中、课后探讨如何基于BOPPPS教学模型的混合式教学模式,充分发挥信息技术的作用,突出学生的主体地位,实现高阶性、创新性和挑战度的“金课”目标,最后通过教学模式应用效果说明该教学模式的有效性。

关键词： 数据挖掘   计算机网络   聚类分析   时间序列   预测模型  

摘要： 研究数据挖掘技术在特定应用场景中的实现与效果,重点分析了其在网络安全识别、聚类分析和异常检测中的应用,揭示了其在检测网络攻击和恶意软件中的价值,并通过时间序列分析和预测模型实现了网络性能优化的带宽需求精准预测和路径选择优化。研究结果表明,数据挖掘技术在上述领域具有显著的应用潜力和实际效益。

关键词： 计算机   人工智能   网络安全   应用  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,网络安全问题日益突出,传统防护措施已难以应对不断演变的网络威胁。文章探讨了人工智能技术在计算机网络安全中的应用,包括智能防火墙、人脸识别、入侵检测系统和恶意软件检测等。通过分析当前网络安全的现状与主要威胁,详细阐述了人工智能技术在提升网络安全防护能力中的实际应用和效果。针对人工智能技术在网络安全应用中的挑战,文章提出了切实可行的建议,为构建安全、稳定的网络环境提供了理论支持和实践指导。

关键词： 网络信息安全   保密技术   安全管理  

摘要： 近年来,企业经营与政府工作中都越来越多地应用先进的互联网信息技术进行数据传输与利用。保障计算机网络信息安全对为企业提供相对安全的网络经营环境、为政府提供高安全性的文件传输途径至关重要。本文从计算机网络信息安全受威胁的因素出发,阐述了当前常见的访问控制、密钥管理与传输加密等网络信息安全保密技术,并探讨综合利用这些技术做好计算机网络信息安全管理工作的策略。

关键词： 校企合作   工学结合   人才培养  

摘要： 技工院校工学一体化技能人才培养模式对促进技工院校教育教学质量提升具有重要的作用。文章主要对“工作室”教学模式的阐述以及当前技工院校网络专业教学存在的现状,深度剖析当前技工院校在数字化时代网络专业教学面临的挑战与机遇。采用深度解析、互动研讨、项目策划与创意实现等多元化教学手段,重塑计算机网络应用专业的教学模式。旨在为学生搭建一个集开放性、实践性、创新性于一体的综合学习生态系统。该教学模式可以推动专业建设的整体发展,提升学生提前适应职场的能力。

关键词： 大数据分析   计算机网络   通信优化   网络安全保障  

摘要： 阐述基于大数据分析的计算机网络安全保障所面临的挑战,并提出相应的安全防护策略。同时,分析人工智能在网络优化和安全保障中的前景,以及数据共享与跨网络协同优化的趋势。

关键词： 大数据   网络安全   数据隐私  

摘要： 随着大数据时代的到来,数据的获取、存储与处理能力得到了显著提升,然而,这也带来了前所未有的网络安全挑战。本文从计算机网络安全概述出发,分析大数据时代网络的安全威胁,简单介绍了计算机网络安全技术,包括数据加密技术、防火墙技术、零信任架构。并重点利用区块链技术对网络安全问题进行深入探讨,为构建更安全的网络环境提供理论支持和技术参考。

关键词： 大数据   计算机网络   信息安全   防护措施  

摘要： 本文探讨了大数据环境下计算机网络信息安全的诸多问题,对黑客攻击、病毒传播等安全隐患进行了深入梳理,针对大数据特性引发的崭新挑战进行了详尽分析,从技术层面、管理层面以及法律层面三个维度着手,探寻了问题的根本,并提出了一系列综合性的防护策略,如运用前沿的加密算法、打造多层次的防护体系、改进管理流程、加强人员教育培训、完备法律架构以及增强跨境数据监管力度等。这些措施旨在提高大数据时代的信息安全防护水平,以保障数据之安全。

关键词： 人工智能   大数据技术   网络安全  

摘要： 计算机网络作为当今社会中不可或缺的基础设施,在各个领域发挥着至关重要的作用。然而,随着网络规模的不断扩大,网络的复杂性日益提升,对网络在安全性、性能及可靠性等方面的要求也随之增加。近年来,得益于人工智能与大数据等前沿技术的飞速发展,上述挑战得到了有效地应对。具体而言,通过将人工神经网络技术、入侵检测技术等多种技术与人工智能技术深度融合,不仅能够显著提升网络的运行效率,还能进一步优化网络资源的配置,提高网络的服务质量,并最终实现智能化的网络管理。这一系列技术的集成应用,对于推动网络环境的持续优化与发展具有深远的意义。