基于自监督图神经网络和混合神经网络的入侵检测

为了解决现有网络入侵检测方法在特征提取单一、数据依赖强以及模型泛化能力差等方面的问题,提出了一种基于自监督图神经网络和混合神经网络的入侵检测方法。首先,通过自监督学习策略,利用图卷积网络提取网络流量数据中的结构特征,增强模型在无标签数据上的特征学习能力,从而降低对标注数据的依赖并提升泛化能力。其次,使用卷积神经网络提取网络流量中时间序列的空间特征,并通过长短时记忆网络建模时间依赖性,进行多视角特征提取,提高检测的全面性。最后,设计了一种特征融合策略,丰富模型特征表示,提升模型鲁棒性。在公开数据集上的实验结果表明,所提方法具有更高的准确率和F 1值。

加权无标度网络的级联失效模型

在加权的无标度网络中,为了抵抗网络的级联失效,增强网络的鲁棒性,提出了一种参数可调的级联失效模型.该模型从全局和局域的角度,将节点介数、节点度、节点权重和邻居节点权重相结合构建节点的初始负载,并建立节点容量与初始负载的比例关系,当节点失效后,通过结合失效节点邻居的容量来制定负载重分配规则,进而通过对网络级联失效的分析,推导负载参数的演化过程,得出模型中的参数对网络鲁棒性的影响.最后,通过实验验证了所提方法的有效性.

主题关注网络的表示学习

针对异质网络表示学习仅从结构方面考虑社交关系而忽略语义这一问题,结合用户间的社交关系和用户对主题的偏好两个方面,提出基于主题关注网络的表示学习算法。首先,针对主题关注网络的特点,结合集对分析理论的同异反(确定与不确定)思想,给出转移概率模型;然后,在转移概率模型的基础上提出了一种基于两类节点的随机游走算法,以得到相对高质量的随机游走序列;最后,基于序列中两类节点建模得到主题关注网络的嵌入向量空间表示。理论分析和在豆瓣数据集上的实验结果表明,结合转移概率模型的随机游走算法能更全面地分析网络中节点的连接关系,当划分社区的个数为13时,所提算法的模块度为0.6998,相比metapath2vec算法提高了近5%,可以更详细地捕获网络中的信息。

对高校智慧校园基础设施资源整合的探讨

智慧校园基础设施资源整合是高校信息化治理工作的内容之一。文章在简要介绍数字化校园、智慧校园的基础上,依据GB/T36342-2018《智慧校园总体框架》国家标准的描述,对智慧校园基础设施的分类与资源整合工作进行了分析探讨,提出了关于基础设施资源整合的关注点、整合类别、参考标准和工作原则,并从TOGAF架构角度探讨了智慧校园的架构资源整合。

论高校德育信息媒体资源整合战略

高校校园媒体作为一种不可替代的德育资源,对大学生的政治思想、道德情操、价值观念的形成和发展产生潜移默化的影响。以"战略管理"理论、"媒介融合"理论、"AISAS"理论模型为理论基础,运用SWOT分析法对高校德育媒体资源整合进行综合分析,进而提出高校德育媒体融合战略、资源共享战略、受众合作战略、媒体文化建设战略,以发挥高校德育媒体的整合优势和最大效能。

对企业数字转型培训学习项目结果的规划研究

数字转型是企业适应物联网、大数据和人工智能发展的一个信息化新阶段。为确保企业数字转型取得预期效果,开展专题培训是凝聚企业变革共识,坚定企业数字转型意志,提升管理者动力和技能的一项基础性工作。论文应用6Ds培训设计模型中的工具结果规划轮,依据企业TOGAF架构模型ADM预备阶段和愿景阶段的工作内容,按照项目管理阶段流程的划分,研究了数字转型项目准备阶段、启动阶段的培训学习结果规划,以确保通过培训学习使学员在思想上建立数字转型的愿望,在工作环境上具有支持数字转型的条件,在知识和能力方面胜任实施数字转型的工作要求。

基于元学习的多头注意力时序卷积的入侵检测

为解决现有入侵检测方法在高阶依赖关系挖掘,处理时序特征和应对新型攻击手段检测等方面性能不足的问题,提出了一种基于元学习的多头注意力时序卷积的入侵检测方法。该方法引入了多头注意力机制,使模型能在不同尺度上捕捉网络数据的时序特征和高阶依赖关系。其次,结合多任务学习改进元学习算法对网络未知攻击进行识别,提升网络未知攻击的检测性能,此外,设计了一种自适应特征提取策略,动态调整特征提取粒度,以适应不同类型的网络攻击。在公开数据集实验对比表明,本文算法与主流算法相比,具有更高的准确率和F值。