高校机房网络安全管理研究

机房是高校的重要设施,是学校的信息化交流中心,一旦出现网络信息安全问题,会影响学校的正常运转,甚至给社会带来影响。根据机房面临的网络安全隐患,提出采取专业机房区别管理、多种管理软件、病毒防范、入侵检测以及数据备份等一系列措施,为高校师生营造一个安全、可靠的网络环境,进而保障教学和科研工作的顺利进行。

一种基于BPNN的智能巡检异常预测模型的研究

在传统网络巡检方法中,网络异常发现主要基于单一参数进行阈值触发,误报率较高,效率低.为了高效准确地发现网络异常,提出了一种基于BPNN的网络异常预测模型.首先对采集系统采集的数据进行特征提取和初始化处理;然后,将初始化后的数据作为神经网络样本进行训练,根据误差阈值调整网络参数,确定网络结构;最后,在Matlab环境下进行仿真实验,将提出的BP神经网络模型用于网络异常预测,结果表明本文提出的方法对网络异常预测有较高的预测率.

基于准实时流量数据报出与信息熵技术的网络流量异常监测研究

网络流量异常监测主要通过数据仓库、OLAP、数据挖掘、WEB、ETL等相关技术,来提高网络监测数据处理和存储的效率,同时还可以通过信息熵技术保证精确性、简洁性,能够确保精确性的前提下更为简洁高效.针对这些技术,文中通过合理的架构,使得信息熵技术在功能性方面达到了决策更加有效合理的效果,同时还验证了信息熵技术框架的灵活性和可复用性.

应用型本科高校的Linux教学创新研究

随着信息技术的飞速发展,Linux操作系统作为开源软件的杰出代表,在服务器、云计算、大数据、物联网等众多领域展现出强大的生命力和广泛应用前景.应用型本科高校作为培养高素质应用型人才的重要基地,培养具备Linux技术能力的专业人才,是适应行业需求、提升学生就业竞争力的关键.通过探讨应用型本科高校在Linux教学上的创新思路,以提高学生的实践能力和创新能力,提升教学质量,满足市场需求.