机器学习在医疗与健康应用场景下的恶意流量检测

目的 基于机器学习方法中的随机森林和决策树模型,实现在医疗与健康应用场景下的恶意流量检测。方法 以CICIDS2017样本集作为模型的训练集与验证集,对将该样本集通过Python预处理后的共1708979条数据进行模型训练。预处理后的样本集中训练集占比80%(1367183条),验证集占比20%(341795条),在sklearn中进行随机森林和决策树模型参数调整训练,再将在医疗与健康应用场景下捕获到的500条网络流量作为测试集进行模型泛化能力评估。结果 由决策树和随机森林混淆矩阵图可知,决策树模型对于慢速拒绝服务攻击以及跨站脚本攻击的预测准确率为95%,尤其是决策树模型对慢速拒绝服务攻击进行预测时,会将其与跨站脚本攻击混淆。随机森林模型对于慢速拒绝服务攻击预测准确率为99%,能够正确预测大多数慢速拒绝服务攻击。随机森林模型在医疗与健康应用场景下整体表现良好。结论 两种模型对于在医疗与健康应用场景下的恶意流量检测准确率效果较好,但传统的决策树模型准确率低于随机森林模型。随机森林模型更适合在医疗健康场景下的恶意流量检测,可为医疗健康应用场景中的网络安全研究提供参考。

新《律师法》对检察机关自侦工作的挑战与应对

新《律师法》对律师会见权、调查取证权作了较大的改动,对检察机关的自侦工作形成了巨大的挑战。因此,有必要通过比较新旧《律师法》关于涉及自侦工作部分的规定,分析新《律师法》对检察机关的自侦工作造成的影响,并在此基础上,进一步提出检察机关应对挑战的策略。

新形势下检察机关提高群众工作能力路径探析

群众工作作为检察工作的一项重要内容,在检察工作中的地位日益凸显。然而,由于长期从事一线执法办案工作,部分检察人员对做群众工作比较陌生。本文从群众工作与检察工作的关系入手,分析了群众工作对于检察工作的意义,总结了群众工作的特点,并在此基础上提出了当前检察机关做好群众工作的一系列方法措施。

检察改革视域中的预防检察建议完善路径研究

检察建议在职务犯罪预防工作中占有重要位置,但其预防效果有待进一步提高。本文通过分析预防检察建议工作中存在的思想观念不够重视、制作主体单一、专业性不强、"刚性"不足、后续配套工作缺位、缺乏法律保障等问题,提出在检察改革背景下检察机关应提高对预防工作的重视程度、扩大预防检察建议制作人员范围、增加信息获取渠道、提高检察建议制作质量、强化检察建议的贯彻落实、加大检察建议立法力度等措施。

和谐检察语境下提高群众工作能力研究

群众工作作为检察工作的一项重要内容,在检察工作中的地位日益凸显。然而,由于长期从事一线执法办案工作,有些同志对于做群众工作比较陌生。本文从群众工作与检察工作的关系入手,提出了当前检察机关做好群众工作的一系列方法措施。