基于Transformer的网络异常检测系统 基于Transformer的网络异常检测系统随着互联网的快速发展和普及，网络异常和安全威胁日益增多，传统的网络异常检测方法已经无法满足日益复杂的网络环境和攻击手段。而基于深度学习的异常检测方法逐渐成为研究热点。本文将介绍基于Transformer的网络异常检测系统的设计和实现。一、绪论网络异常检测是指通过对网络数据进行监测和分析，从中发现和识别出网络中...

基于数据分析与可视化的网络异常检测实例分析一、引言随着互联网的快速发展和普及，网络异常现象的出现成为了一个非常严重的问题。网络异常会导致系统的崩溃、数据丢失以及用户无法正常访问等一系列的问题。因此，对于网络异常的及时检测和处理变得尤为重要。本文将以一个具体实例为基础，利用数据分析和可视化的方法来进行网络异常检测的分析。二、背景介绍网络异常指的是在网络系统中出现的与正常行为模式不符的事件或情况。这些...

基于贝叶斯网的异常检测与识别技术研究随着信息技术的不断发展，大数据的应用场景越来越多，而其中重要的一项是数据异常检测和识别。异常检测是指通过对数据进行分析，出其中不同于正常情况的数据点或行为，从而及时发现和解决问题。而贝叶斯网络则是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘的算法，它能够将不同变量之间的关系建模，进而应用于异常检测和识别中。本文将基于贝叶斯网，探讨异常检测与识别技术的研究进展和未来发展方向...

基于大数据的网络流量分析与异常检测研究随着互联网的普及及网络技术的飞速发展，网络已经成为人们生活中必不可少的一部分。随之而来的是网络攻击、网络病毒和黑客等网络安全威胁。在现代社会中，网络安全已经成为非常重要的问题。在互联网的爆炸式增长过程中，大量的网络数据也增加了网络安全威胁的风险。对于大型网络系统，如何有效地进行网络流量分析和异常检测已经成为了关键的技术问题。在基于大数据的网络流量分析和异常检测...

基于大数据技术的网络虚假信息识别研究近年来，随着互联网的普及和信息技术的不断发展，人们获取信息的方式已经发生了巨大的变化。在这个信息高速发展的时代，由于各种各样的原因，网络上的虚假信息越来越普遍，这给我们的生活和工作带来了很大的不便和负担。因此，如何快速、准确地识别和过滤虚假信息已经成为了一项迫切的任务。在这种背景下，基于大数据技术的虚假信息识别成为了研究的热点。大数据技术是指使用计算机等设备处理...

情感在人们的日常生活中起着至关重要的作用。目前，情感识别的研究对象有文本、语音、脑电以及其他的生理信号等。情感识别已经成为人工智能、计算机科学和医疗健康等领域的研究重点。早期的情感识别主要是基于面部表情或者语音来进行识别，后来有基于心率、肌电、呼吸等外围生理信号进行情感识别。与上述的方式相比，脑电（Electroencephalogram，EEG）信号作为中枢神经生理信号，其不会因为人们的主观因素...

图像识别中的卷积神经网络算法随着机器学习技术的日益发展，图像识别技术也变得越来越成熟。在图像识别中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种广泛使用的神经网络算法。本文将介绍卷积神经网络算法的原理和应用。一、卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种包含多层神经元的神经网络。它的基本原理是将输入数据（通常是一个图像）通过多个卷积层和池化层，最终输出...

9网络通信技术Network Communication Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software EngineeringIPv6是国际通用的互联网工程IETF 设计的互联网协议。而随着互联网的应用越来越广，上一代IPv4互联网协议已经无法适应当今时代的发展和人们对互联网的应用需求，因此IPv6互联网协议应运而生。而随着IPv6...

未识别的网络基于深度学习的网络流量识别技术研究现代互联网已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，它带给我们丰富多彩的信息和便捷的生活方式，但与此同时，它也带来了网络安全问题，网络攻击者通过各种手段进行攻击，导致数据泄露、网站宕机、个人信息泄露等严重后果。为了更好地保障互联网的安全，网络流量识别技术应运而生，其中基于深度学习的网络流量识别技术在网络安全领域中也扮演着至关重要的角。网络流量识别技术...

电信网络异常行为检测与诊断研究随着网络技术和智能设备的发展, 电信网络已经成为现代社会必不可少的一部分。同时, 也伴随着各种异常行为的出现, 比如网络攻击、垃圾邮件、网络等, 严重威胁着网络安全和用户权益。因此, 电信网络异常行为检测与诊断研究变得至关重要。一、电信网络异常行为的影响电信网络异常行为会严重影响网络性能, 同时危及电信系统的安全。攻击者可能通过网络攻击来获得敏感信息, 比如密码、...

基于信息熵的网络流量异常检测方法随着互联网的普及，网络安全成为越来越重要的话题，网络攻击越来越多而且日益复杂，网络流量异常检测技术因此应运而生。在这篇文章中，我们将介绍一种基于信息熵的网络流量异常检测方法。一. 网络流量异常检测概述 网络流量异常检测是指通过监控网络流量，识别出与正常模式不符的流量和行为，即异常流量。常见的网络攻击方式，如DDoS攻击、SQL注入、恶意软件等都有可能造成网络流量异常...

本栏目责任编辑：唐一东人工智能及识别技术基于深度学习的船舶舷号检测与识别路云，胡杰（长江大学计算机科学学院，湖北荆州434000）摘要：陆地交通和水上交通是我国交通运输必不可少的两部分，而水上交通以船运为主。类似汽车车牌号，正规的船舶一般在两舷水线以上标明舷号以方便身份识别，但由于舷号命名和印刷的非标准性，其计算机的图像识别尚未进入实用阶段。本文基于EAST 的场景文本检测算法以及基于CRNN 的...

基于机器学习的网络扫描漏洞检测随着当前互联网的不断发展，网络安全问题也越来越受到人们的关注。网络黑客通过各种方法来窃取个人及企业机构的机密信息、破坏网络安全，而网络扫描漏洞则是黑客们攻击的一种方式。因此，提高网络安全防护，排除网络漏洞的发现具有非常重要的意义。本文介绍的是基于机器学习的网络扫描漏洞检测，对从业者来说是一种有益的工具。1. 介绍网络扫描漏洞检测的基本概念网络扫描漏洞检测是一个比较常见...

基于日志数据的网络异常检测研究近年来，随着网络使用范围的不断扩大，网络异常问题也愈来愈引起人们的重视。网络异常包括硬件故障、系统崩溃、网络攻击等，它们会给网络稳定性和安全性带来威胁。因此，对网络异常进行及时检测和处理显得尤为重要。在网络异常检测中，基于日志数据的方法越来越受到关注。日志数据是系统运行情况的记录，其中包含了大量的关键信息。通过对日志数据的分析，可以发现网络异常的原因和类型，实现网络异...

基于机器学习的网络流量异常检测在现代社会中，网络已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。而随着网络的快速发展和广泛应用，网络安全问题也越来越严重。尤其是随着黑客攻击和病毒传播的不断增多，网络安全问题愈发突出。其中网络流量异常检测是网络安全领域中的重要内容，它旨在通过监控和分析网络流量，及时发现并处理异常的数据流，以保障网络安全和数据的完整性。而基于机器学习的异常检测技术，已经成为现代网络安全领...

基于神经网络的异常检测方法研究近年来，随着大数据和智能化技术的快速发展，异常检测逐渐成为了数据挖掘领域中一个重要的研究方向。很多企业和组织都需要对其数据进行异常检测，以保证数据的完整性和安全性。在传统的异常检测方法中，基于统计学的方法是最为常见的。这些方法在处理大规模数据时，通常需要对数据假设一定的模型分布，而这种模型分布难以满足复杂数据的真实情况，导致检测效果并不理想。因此，研究基于神经网络的异...

异常检测技术在通信网络中的应用随着通讯技术的不断发展，通信网络已经成为现代社会中不可或缺的基础设施之一。随着网络使用的普及，网络空间中的各种风险也随之增加，因此保障通信网络的安全性就显得至关重要。异常检测技术在通信网络中的应用，可以有效地帮助我们发现并处理通信网络中出现的各种异常情况，从而保证网络的安全稳定运行。一、异常检测技术的原理异常检测技术是一种通过对数据集中的数据进行分析，寻其中与样本“...

基于深度学习的网络流量分类与识别算法研究1.引言网络流量分类与识别在如今的信息时代至关重要。随着互联网的迅猛发展和智能设备的广泛应用，大量的网络交互数据被产生和传输。网络流量分类与识别可以帮助我们更好地了解网络中的各种活动，并提供有效的安全保障。本文将探讨基于深度学习的网络流量分类与识别算法的研究。2.网络流量分类与识别的挑战网络流量分类与识别面临许多挑战。首先，网络流量数据量巨大，处理起来非常复...

基于神经网络的异常检测与识别技术研究随着技术的不断发展，各种数据异常问题也不断出现。异常数据对于企业的经营和决策都会带来影响，因此异常检测与识别技术成为了研究的热点。近年来，基于神经网络的异常检测与识别技术逐渐成为研究重点，因其具有高精度、智能化等优点。本文旨在探讨基于神经网络的异常检测与识别技术的研究现状和未来发展方向。一、神经网络概述神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型。与传统的算法不同，...

matlab神经网络43个案例分析    MATLAB神经网络是一种广泛使用的机器学习工具，可以应用于多种问题的解决。下面为大家介绍43个用MATLAB神经网络解决的案例分析。    1. 基于神经网络的股票市场预测通过分析历史数据，建立神经网络模型，预测未来股票市场走势。    2. 神经网络分类器建模分析通过建立分类模型，对不同类型数...

神经网络在图像识别中的应用及其问题与挑战随着机器学习和人工智能技术的不断发展，神经网络作为计算机科学中最具代表性的技术之一，已经在各个领域得到了广泛的应用。其中，神经网络在图像识别方面的应用是最具前景的领域之一。神经网络的优势众所周知，图像识别在人工智能和计算机视觉领域中非常重要。神经网络在图像处理中的应用主要体现在以下几个方面：未识别的网络1. 能够从图像中提取丰富的特征信息神经网络的多层结构可...

应用层协议识别技术在网络安全监控中的应用随着网络技术的高速发展，网络安全已经成为了一个全球性的热点问题。随之而来的是网络安全监控技术的发展，其主要目的就是对网络流量进行分析和提醒，以便防止网络攻击。在网络监控中，应用层协议识别技术是其中的重要组成部分。本文将深入探讨应用层协议识别技术的原理、应用以及其在网络安全监控中的应用。一、应用层协议识别技术的原理应用层协议识别技术是通过对网络流量的分析，来判...

基于机器学习的网络虚假信息识别研究随着互联网技术的不断发展，网络虚假信息的产生和传播已经越来越普遍。虚假信息可能是恶意的，还可能是误导性的，这对社会和个人都会造成很大的影响。因此，如何及时准确地识别虚假信息变得尤为重要。近年来，许多科研机构采用机器学习技术来解决这个问题。本文将介绍机器学习在网络虚假信息识别方面的研究进展以及未来的发展方向。一、机器学习在网络虚假信息识别中的应用在网络虚假信息识别领...

利用神经网络进行图像识别的步骤与方法在当今科技发展迅猛的时代，图像识别技术逐渐成为了人工智能领域的热门话题。神经网络作为一种重要的人工智能算法，被广泛应用于图像识别任务中。本文将介绍利用神经网络进行图像识别的步骤与方法。一、数据收集与准备在进行图像识别之前，首先需要收集并准备大量的图像数据。这些数据应包含各种不同的类别和角度的图像，以便训练神经网络具有更好的泛化能力。此外，还需要对图像数据进行预处...

基于深度学习的网络异常检测算法研究随着互联网的普及和数据量的急剧增长，网络安全问题也逐渐受到人们的关注。其中，网络攻击是影响网络安全的一个重要因素，攻击者可以通过网络渗透、拒绝服务攻击等方式，破坏网络的稳定性和安全性。为了提高网络的安全性，研究基于深度学习的网络异常检测算法成为了一项热门的研究课题。一、概述网络异常检测是指通过分析网络通信行为，检测出异常行为并及时做出响应，以提高网络安全性和稳定性...

基于深度学习的网络异常检测技术研究一、引言随着互联网时代的到来，网络安全问题变得越来越严峻，因此网络异常检测技术也显得尤为重要。传统的网络异常检测方法往往需要专业的知识技能，且难以适应不断变化的网络威胁，而基于深度学习的网络异常检测技术则能够通过自主学习和迭代优化不断提升检测效果，受到了越来越多的关注。本文将探讨基于深度学习的网络异常检测技术的应用和发展前景。二、基础知识1.深度学习深度学习是一种...

基于深度学习的网络异常检测系统 基于深度学习的网络异常检测系统随着网络技术的发展和普及，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。然而，网络的安全性问题也随之而来。网络异常行为和攻击活动的频繁发生给用户的数据和隐私带来了巨大的风险。为了更好地保障网络的安全性，基于深度学习的网络异常检测系统应运而生。一、深度学习在网络异常检测中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的数据分析和...

• 158•当前针对网络协议进行识别的常用软件，大多是对特定的网络数据报文进行识别，自动化程度不高，无法满足当前声纳系统需求。针对上述情况本文设计并构建了一个新的协议识别系统，该系统使用深度包检测技术，对非加密的数据报文使用深度包检测的方法，对数据包进行特征字提取之后再进行自动推理识别及反馈，能够对DDS 、UDP 以及EIPC 等不同的协议数据进行分类识别。经在实验室环境下测试表明，所构建的系统...

邮电设计技术/2021/02——————————收稿日期：2020-12-251概述随着5G 和物联网的引入［1］，移动网络越来越复杂多变，但人们对无线网络的质量要求越来越高，这对运营商的无线网络优化提出了新的挑战［2］。KPI 指标直接反映了无线网络的性能和质量，传统的小区KPI 突变检测方法是先采集PM 和配置等数据，网络优化工程师再根据专业知识和经验，对各个KPI 指标分别设置阈值，观察KP...

卷积神经网络在模式识别中的应用概述摘要：卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）强大的建模和表征能力很好地解决了特征表达能力不足和维数灾难等模式识别方面的关键问题，受到学者们的广泛关注。因此，本文首先介绍了卷积神经网络的发展历程及其理论模型，然后重点对卷积神经网络在文字语音识别、图像识别和人脸表情识别等中的应用作了总结。最后对卷积神经网络未来在模式识别领域的...