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关键词： 双重图神经网络   计算机网络   入侵检测   时间序列  

摘要： 由于传统的计算机网络入侵检测方法通常依赖手动选择特征,这些特征无法涵盖所有的入侵行为,导致F1分数较低。针对上述问题,提出了基于双重图神经网络的计算机网络入侵检测方法。设计网络入侵检测结构,利用网络结构处理传统的时序数据;利用双重图神经网络从原始数据中提取对入侵行为敏感的特征,对时间序列进行建模,将时间序列数据转化为适合神经网络处理的形式;使用双重图神经网络进行实际入侵检测,通过不断地更新特征,检测计算机的网络入侵行为。实验结果表明,该方法的F1分数得分较高,提高了入侵检测的准确性,为计算机网络的安全提供了有力保障。

关键词： 计算机技术   网络安全   入侵检测   数据加密  

摘要： 阐述网络安全中的风险因素,分析网络安全防范措施,包括加强技术防范中的防火墙设置、入侵检测、数据加密技术,同时要定期更新系统和软件的补丁,修复已知漏洞,从而降低被攻击程度。

关键词： 人工蜂群算法   DDoS攻击   数据预处理  

摘要： 为应对DDoS(分布式拒绝服务)攻击,文中提出了一种新检测方法。考虑到传统检测方法在处理复杂网络环境时存在局限性,如检测效率低、误报率高等问题,研究采用了人工蜂群算法算法,以出色的搜索能力与高效的优化性能为基础,设计了一种基于人工蜂群算法的DDoS攻击检测模型。通过对网络流量数据进行细致的预处理、特征提取,利用人工蜂群算法对数据特征进行优化分析,旨在提高DDoS攻击的检测准确率与响应速度。研究结果表明,相比传统方法,该检测模型在DDoS攻击检测的准确性、效率、适应性方面都有显著提升,验证了人工蜂群算法在网络安全领域应用的可行性。

关键词： 人工智能   计算机网络   运维   网络安全   自动化  

摘要： 随着计算机网络的快速发展,计算机网络运维工作面临着前所未有的挑战。人工智能技术的应用,为计算机网络运维带来了革命性的变革。文章分析了计算机网络运维面临的挑战,探讨了人工智能技术在网络运维中的关键应用,包括网络流量分析与预测、故障检测与预测性维护、网络安全监控与入侵检测、自动化配置与优化以及智能客户服务与支持,总结了人工智能技术在提升网络运维效率和安全性方面的潜力,并对未来的发展趋势进行了展望。

关键词： 梯度提升决策树   计算机   网络   异常流量   识别  

摘要： 计算机网络流量数据具有复杂结构和多变性的特点,传统方法难以直接、准确地捕捉并识别出异常流量特征的真实概率分布关系,从而导致异常流量识别的准确性降低。为了克服这一难题,提出基于梯度提升决策树的计算机网络异常流量识别方法。首先,计算基线向量差值以量化正常流量与潜在异常流量之间的差异,并据此初步确定哪些流量数据可能属于异常。利用隐马尔可夫模型对这些潜在的异常流量进行时序特征概率分布关系的分析,并在考虑业务行为的基础上提取异常流量时序特征。然后,引入DIP深度包检测技术,锁定这些异常流量的源IP地址。最后,利用梯度提升决策树(GBDT)构建多个弱学习器,并结合叉熵损失函数来指导模型的训练过程。在训练过程中,GBDT会从流量数据中学习并提取特征(包括DIP技术锁定的IP地址等),构建出一个能够准确分类异常流量的模型。实验结果表明,所提出的方法在异常流量识别方面的平均准确率达到96.60%,平均查全率为96.99%,而平均漏报率仅为0.18%。这些结果表明,所设计的方法具有较高的识别效果和良好的应用性能,能够有效应对计算机网络中复杂多变的异常流量。

关键词： 虚拟现实   计算机网络   网络故障诊断   系统设计  

摘要： 计算机网络在现代社会和工作中扮演着关键的角色,但网络故障可能会导致生产力下降和服务中断。为了提高网络维护人员的技能,文章设计了一种基于虚拟现实的计算机网络故障诊断与排除系统。该系统利用虚拟现实技术,为用户提供一个沉浸式的网络故障模拟环境,使其通过学习和实践能够快速准确地诊断并解决各种网络问题。

关键词： 大数据   计算机网络   实训课程  

摘要： 阐述计算机网络实训课程的教学现状,提出多维度的实训课程教学模式,从教学资源、授课对象概况、教学目标、实训重点难点、教学计划、教学反馈进行设计,提出改善实训课程教学效果的建议与措施。

关键词： 分层教学   高职教育   计算机网络专业   教学法  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展,对高职院校计算机网络专业人才的培养提出了新的挑战。分层教学作为一种创 新的教学法,旨在根据学生的个体差异进行有针对性的培养,以提高教学质量和效果。本研究围绕分层教学法在高职学 院计算机网络专业中的应用进行深入分析与探讨,旨在为高职教育改革提供理论支持和实践指导。

关键词： 大数据时代   计算机网络   安全技术   信息数据   网络资源管理  

摘要： 进入大数据时代,信息数据已经成为重要的战略性资源,不仅关系着社会生产经济的提升,同时也影响着公民个人的隐私安全。网络开放的环境在带来便利的同时,也存在着巨大的隐患。为保证信息数据的安全性,必须要不断加强对计算机网络安全技术的研究,不断对技术手段进行更新,提高对外部非法攻击的抵抗力,减少甚至避免信息丢失、损坏等问题的发生,将信息数据的作用更好地发挥出来。该文从大数据时代的特征出发,对计算机网络安全技术的发展以及应用进行探讨。

关键词： 深度学习   计算机网络   网络安全技术   数据   模型  

摘要： 随着计算机网络在各领域广泛应用,网络安全问题逐渐凸显。基于此,本文以深度学习算法为核心,研究基于深度学习的计算机网络安全技术,旨在提高网络安全识别的准确性和效率。首先,介绍了深度学习算法及计算机网络安全的基本概念;其次,设计了基于深度学习的网络安全识别技术结构,在关键技术方面着重讨论了神经网络技术和卷积运算技术在网络安全中的应用;最后,分析了基于深度学习的计算机网络安全技术的实现要点,旨在为构建智能、高效的计算机网络安全系统提供有益的理论和实践指导。