网络安全中的异常流量检测与分析随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益凸显。网络攻击常常会导致重大的经济损失、数据泄露以及公共安全问题。恶意攻击的手段和技术越来越高级和复杂，传统的防火墙、入侵检测等安全系统已经难以应对这些攻击。因此，网络安全领域需要更加高效、智能的解决方案，异常流量检测与分析成为了网络安全的一个重要领域。一、异常流量的概念和类型异常流量指网络中不符合正常流量特征的流量。正常流量是具...

模式识别算法在网络舆情分析中的应用一、引言随着互联网的迅速发展和普及，网络舆情分析已经成为了解社会公众情绪、研究社会动态的重要手段。然而，由于网络信息的庞杂和复杂性，传统的手工分析方法已经无法满足网络舆情分析的需求。因此，模式识别算法的应用成为了网络舆情分析的热点领域，本文将探讨模式识别算法在网络舆情分析中的应用。未识别的网络二、模式识别算法概述模式识别算法是一种用于从数据中识别、提取和分类模式的...

基于网络的指纹识别技术研究近年来随着互联网的发展，网络安全成为人们越来越关注的问题。在这个背景下，指纹识别技术逐渐得到普及。基于网络的指纹识别技术，即在网络上实现指纹识别的技术，具有便捷、安全的特点。本文旨在对基于网络的指纹识别技术进行研究，探究其工作原理、优缺点以及应用前景。一、基于网络的指纹识别技术的工作原理基于网络的指纹识别技术主要依靠图像处理和模式识别两项基本技术，以完成对指纹信息的提取和...

基于机器学习算法的网络钓鱼检测技术研究随着互联网的普及，网络钓鱼现象也日益增多。网络钓鱼是指攻击者冒充合法的机构或个人，通过、短信、社交媒体等方式向受害者发送虚假信息，让受害者点击链接、下载附件或输入个人信息，最终达到窃取受害者信息或控制受害者电脑的目的。网络钓鱼的手段日益巧妙，传统的防御手段面临挑战。为了有效地防范网络钓鱼攻击，基于机器学习算法的网络钓鱼检测技术应运而生。一、机器学习算法...

基于贝叶斯网络的智能车辆识别系统研究智能车辆识别系统是一种带有智能化特征的现代化识别设备，可以帮助车辆识别系统达到最高效的识别效果。如果想要将智能车辆识别系统合理地应用于现实生活之中，就必须进行探究和研究，根据已有的经验和技术手段制定出相应的工作策略和方案。基于贝叶斯网络的智能车辆识别系统是当前研究中的热点问题，本文将从这个角度出发，为大家详细介绍智能车辆识别系统的相关知识和技术概念。相信在阅读本...

跨社交网络多用户身份识别算法研究    跨社交网络多用户身份识别算法研究    近年来，随着互联网的快速发展和社交网络的普及，社交网络平台上用户的信息规模呈现出爆炸式增长趋势。社交网络中用户身份的识别是许多研究者关注的热点问题之一。不同于传统的单一社交网络身份识别，跨社交网络多用户身份识别算法研究旨在解决用户在不同社交网络平台上的身份识别问题。本文将着重介绍...

基于深度信念网络的语音识别技术研究随着科技的不断发展，人们对于语音识别技术的需求也越来越高。传统的语音识别技术存在一些问题，如语音背景噪声较大时容易出现错误，同时语音的变化也会导致误识别率的提高。近年来，基于深度学习的信念网络技术得到了广泛的关注和研究，被应用于语音识别领域，其在语音信号预处理、分类、特征提取等方面都取得了显著的效果提升。一、深度信念网络的基本原理深度信念网络（Deep Belie...

基于卷积神经网络的图像识别算法设计随着计算机技术的不断发展，图像识别技术越来越成熟，成为各个领域应用的重要一环。在图像识别技术中，卷积神经网络被认为是一种非常有效的算法，其核心思想是模拟脑神经元的卷积、池化和非线性激活等过程。本文将就基于卷积神经网络的图像识别算法进行探讨。一、卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种用于识别图像、视频、语音和文本等信息的深度学习算法。它包含了多个卷积层、池化层和全...

基于大数据分析的网络谣言检测与防范系统设计与实现随着互联网技术的不断发展，网络谣言在网络空间中的传播越来越普遍。网络谣言是一种以虚假信息或夸大不实之言论为内容的网络媒体事件，其最大的特点就是传播速度极快，信息量大，影响范围广，极易引起社会恐慌。对此，我们需要采取有效措施进行预防和防控。而基于大数据分析技术的网络谣言检测与防范系统，成为目前应对网络谣言的有效手段之一。一、大数据分析技术在网络谣言检测...

基于机器学习的网络攻击检测与防护技术研究网络攻击在以技术为基础的社会中变得越来越常见。随着不断发展的技术和攻击手段，网络攻击的难度和危害性也不断增高。因此，研究网络攻击检测与防护技术一直是网络安全领域的一项重要任务。今天，机器学习技术是网络攻击检测和预防的主要方向之一。机器学习基于统计学知识和算法，通过从大量数据中学习特定模式并用于区分和预测，可以识别网络攻击。接下来，本文将介绍基于机器学习的网络...

摘要摘要通信信号的分类与识别是截获信号处理领域的重要研究课题，它需要在有噪声干扰的复杂环境中判断出信号的调制模式，为下一步的分析处理环节提供坚实根据。战术电台网络是美国军方现役的战场通信网络系统，它将交换路由设备、信息终端和各种独立的战术电台等互相联结，形成了一个战役战术一体化的通信系统，因此在第三方进行侦查时，战术电台网络中通信信号的分类与识别在电子对抗中非常重要。课题依托国家级项目，针对战术电...

基于 SDN架构下 DDoS攻击检测与防御方法的研究摘要：近年来，得益于网络、云计算和5G的不断发展，互联网给极大地便利了我们的生活。与此同时，网络安全问题也变得越来越复杂和严重。黑客攻击和计算机病毒传输，特别是DDoS（Distributed Denial of Service,分布式拒绝服务攻击）攻击，作为将大量流量传输到互联网或其周围环境的恶意企图，中断目标服务器或网络正常流量的基础设施。S...

基于BP神经网络的人脸识别技术研究人脸识别作为一项重要的生物特征识别技术，已经被广泛应用于安全监控、人员考勤、金融交易等场景中。而神经网络作为人工智能领域的重要分支，也被越来越多的人应用到人脸识别技术中。其中，基于反向传播（BP）神经网络的人脸识别技术因其准确率高、鲁棒性强等特点备受研究者的关注。一、BP神经网络概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其结构包括输入层、隐层和输出层。其中，输入层接...

贝叶斯网络模型在图像识别中的应用研究引言:随着计算机科学和人工智能的快速发展，图像识别技术越来越被广泛应用于各个领域。在现实生活中，我们对图像的认知和理解是通过我们的大脑和经验积累实现的，而计算机却需要通过数学和算法模型来实现。其中，贝叶斯网络模型作为一种强大的算法模型被广泛应用于图像识别领域。本文旨在探讨贝叶斯网络模型在图像识别中的应用研究。一、贝叶斯网络模型简介贝叶斯网络是一种统计模型，它可以...

融合双流残差网络和注意力机制的体行为识别方法    融合双流残差网络和注意力机制的体行为识别方法    引言    随着计算机视觉和深度学习的快速发展，体行为识别成为了一个备受关注的研究领域。体行为识别旨在理解和分析人类社会中体的行为模式，为社会计算、智能监控和人机交互等领域提供基础支撑。然而，由于体中各个个体之间相互影响和交...

基于机器学习技术的网络恶意攻击行为检测与防御研究近年来，随着互联网的普及和应用范围的扩大，网络攻击事件也越来越频繁，威胁着我们的网络安全。网络攻击的手段及形式繁多，其中恶意攻击是十分危险的行为。网络恶意攻击可以通过恶意软件、木马、病毒等途径入侵我们的电脑、服务器等网络设备，造成很大的损失。因此，研究怎样利用机器学习技术来进行网络恶意攻击行为的检测与防御，对于保障我们的网络安全有着十分重要的意义。一...

利用信息技术进行网络钓鱼识别与防范随着互联网的普及和信息技术的快速发展，网络钓鱼已经成为了一种常见的网络安全威胁。网络钓鱼指的是通过伪装成合法机构或个人的方式，诱骗用户泄露个人敏感信息或进行非法交易。为了保护个人隐私和财产安全，我们需要利用信息技术来识别和防范网络钓鱼行为。未识别的网络首先，我们可以借助人工智能技术来识别网络钓鱼网站。人工智能技术的发展使得计算机具备了一定的智能和学习能力，能够通过...

如何识别和应对网络钓鱼攻击随着网络的快速发展，网络钓鱼攻击也愈发猖獗。网络钓鱼攻击是一种利用假冒身份诱骗用户提供个人信息或敏感信息的网络攻击方式。针对这种攻击，用户需要具备一定的识别和应对能力，以保护自己的信息安全。本文将介绍如何识别和应对网络钓鱼攻击，并提供一些实用的建议。一、识别网络钓鱼攻击的常见方式1. 邮件钓鱼攻击：收到来自陌生或不信任的邮件，要求提供个人信息或进行付款等操作。此类邮件通常...

未识别的网络基于情感分析的社交网络情感态度识别研究社交网络已成为人们生活中不可或缺的一部分，人们通过社交网络传递信息并与他人互动。在这里，人们不仅可以分享自己的想法和生活经历，还可以了解到其他人的想法和经历。社交网络如此便捷的特点，使得越来越多的人选择选择其作为交流和社交平台。然而，随着社交网络的普及，其信息传递量也呈现了爆炸式增长趋势。这就给普通用户和数据分析从业者带来了新的挑战：如何从海量信息...

基于大数据平台的网络攻击检测与防御技术研究网络攻击是当前互联网世界中一个不可避免的问题。不同的网络攻击手段可以毫无预警地破坏甚至盗取网络的私人信息，给网络安全带来了很大威胁。随着技术的进步，大数据平台的出现为网络攻击检测和防御提供了新的可能。本文将从基于大数据平台的网络攻击检测与防御技术进行研究与探讨。一、大数据平台的意义大数据平台是一个面向海量数据处理的技术平台，能够从庞大的信息中提炼有价值的信...

基于卷积神经网络的楼梯识别顾昊;曲毅【摘 要】深度学习发展至今已经在诸多领域展现出卓越的性能,利用卷积神经网络进行图像识别是当前深度学习的重要应用之一.运用卷积神经网络对大量楼梯图片进行网络训练,使机器人在识别楼梯或类似障碍物时能自主攀爬.采用当前主流深度学习框架Caffe,使用卷积神经网络AlexNet和ResNet对楼梯图片集进行训练和测试.实验得出,ResNet的识别准确率为96.5％,Al...

基于CHATGPT的钓鱼邮件识别技术研究2023年4月摘要随着互联网的发展和普及，网络钓鱼邮件成为了一种常见的网络安全威胁。传统的网络钓鱼邮件识别方法往往需要人工干预，效率低下。为了提高网络安全防范的效率和准确性，本论文提出了一种基于CHATGPT语言模型的网络钓鱼邮件识别技术。通过与传统方法、机器学习方法和其他基于深度学习的模型的比较，本研究表明CHATGPT模型在网络钓鱼邮件识别方面表现优异。...

基于时序网络层间同构率动态演化的重要节点辨识*胡钢1)†    许丽鹏1)    徐翔2)1) (安徽工业大学管理科学与工程学院, 马鞍山　243032)2) (国防科技大学信息系统工程重点实验室, 长沙　410073)(2020 年10 月30日收到; 2020 年12 月1日收到修改稿)时序网络可以更加准确地描述网络节点在时空演化过程中的交互顺序变化和交...

SDN网络环境下DDoS攻击检测研究    SDN网络环境下DDoS攻击检测研究    随着互联网的普及和网络规模的扩大，网络安全问题日益凸显。特别是分布式拒绝服务（DDoS）攻击的威胁不断增加，给网络运营商和企业带来了巨大的损失。传统基于硬件设备的网络结构难以应对这种高强度的攻击。而软件定义网络（SDN）作为一种新兴的网络架构，通过将网络控制平面与数据平面...

IPv6网络入侵检测与防御系统随着互联网的快速发展，IPv6（Internet Protocol version 6）作为IPv4的扩展，逐渐成为全球互联网的主要通信协议。然而，随之而来的是网络安全威胁的增加。为了保护IPv6网络的安全，网络入侵检测与防御系统应运而生。一、IPv6网络入侵检测1. 定义与原理IPv6网络入侵检测是指通过监测和分析网络流量，识别并报告未经授权的对系统、网络或服务的访...

网络速率控制技术如何防止网络流量过载第一节：了解网络流量过载的危害网络流量过载是指网络中的数据传输量超出了网络设备所能处理的能力，导致网络拥塞和传输延迟的现象。网络流量过载带来了许多问题，例如网络连接不稳定，网页加载缓慢，视频卡顿等。因此，针对网络流量过载问题，采取相应的技术手段进行速率控制就显得尤为重要。第二节：什么是网络速率控制技术网络速率控制技术是通过限制网络流量的传输速率来维持网络性能的一...

基于深度学习的网络威胁情报分析随着互联网和物联网的不断发展，网络安全问题也越来越突出。各种网络攻击和威胁不断涌现，如何及时、准确地识别、预测和防范网络威胁，成为了互联网时代的关键课题。这就需要利用基于深度学习的网络威胁情报分析技术，对网络威胁进行分析和预测，发现和阻拦黑客的攻击，保护企业和个人的安全。一、深度学习的应用未识别的网络深度学习是机器学习的一种分支，它使用一系列算法模拟人脑神经系统的工作...

基于大数据的网络安全威胁分析与检测随着信息技术的高速发展，网络安全问题越来越受到重视。随着网络的不断普及，网络安全威胁也愈加复杂和难以预测。传统的安全解决方案已经无法满足现代网络环境的需求。维护网络安全已成为一项巨大的挑战。为了更好地应对网络安全威胁，大数据技术已经被广泛应用于网络安全领域。其基于海量数据的分析能力，提供了有效的威胁检测和分析手段。大数据技术变革了网络安全行业的发展方向，促进了网络...

基于大数据的网络风险识别与预防研究随着互联网的持续发展，网络的手段也在日益翻新，不断地冒出新的案例。对于大多数人来说，网络已经成为了一种常见风险。为了防范网络风险，需要不断探索新的技术手段。近年来，基于大数据的网络风险识别与预防研究愈发受到关注。一、基于大数据的网络风险识别技术大数据对于网络风险识别有着很重要的作用，因为随着信息技术的不断发展和数据存储技术的不断提高...

贝叶斯网络在模式识别中的应用随着科技不断发展，模式识别技术已经成为人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于自然语言处理、图像识别、信号处理等方面。模式识别的目的是通过对数据的学习和分析，寻出数据中的规律和潜在关系，为后续的预测和决策提供有力支持。其中，贝叶斯网络作为一种强大的工具，正在被越来越多的研究者所关注和采用。未识别的网络一、了解贝叶斯网络的原理贝叶斯网络是一种基于概率模型的图结构，用于描述...