基于自注意力机制的网络局域安全态势融合方法研究

针对传统网络安全态势感知方法无法高效整合多节点数据、获取全局网络安全态势的问题,文章提出了一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的网络局域安全态势融合方法 SA-RBF-CNN(Self-Attention-RBFCNN)。通过自注意力机制,模型能有效识别并强调关键节点,增强对全局安全态势的认识。同时,改进的RBF结构与CNN结合能进一步提炼特征,增强模型对复杂数据模式的捕捉能力。实验结果显示,SA-RBF-CNN在识别网络安全态势预测的关键指标上优于其他类似方法,与传统态势感知方法相比,其提升了计算速度,减少了通信开销,证明该模型具有一定的实际应用价值。

面向以太坊的活跃网络拓扑感知与分析研究

针对以太坊网络拓扑隐藏的特征以及当前拓扑感知方法精度较差的问题,提出了一种基于通信协议和未来事务特征的以太坊活跃网络拓扑感知方法。首先,通过改进的以太坊节点发现协议构建虚拟地址并主动对目标节点路由表进行映射,感知目标节点的潜在活跃连接节点集合。其次,向以太坊网络中部署感知节点,通过收集目标节点转发的消息本体与消息哈希的数量,并根据两者之间的比例关系,对目标节点的活跃连接数量进行推测。最后,根据以太坊内存池中未来事务的隔离特征,本文提出了一种基于隔离验证的节点间活跃连接验证的改进方法。通过面向以太坊测试网络展开广泛的实验,本文所提出的方法能够在理想的时间内感知以太坊的区块链覆盖层网络拓扑快照,相较于现有方法所感知的网络拓扑具有更高的精确性。根据实验数据表明,以太坊网络中活跃节点不足整个网络的2%,而且活跃节点出现聚集和重叠现象。通过对以太坊网络拓扑进行建模,分析可得以太坊网络具有较小的平均最短路径,信息传播在网络中表现出小世界效应,并且节点的度值遵循幂律分布,符合以太坊分布式网络的设计初衷。

浅谈影响高中数学成绩的原因及解决方法

许多学生在从初中升入高中后,不掌握高中数学学习的方法和技巧,没有注重提高数学思维能力,导致数学成绩下降很快,给学生的数学学习造成很大压力。分析了造成高中数学学习成绩下降的原因,并提出了改进方法。