基于集成学习策略的网络恶意流量检测技术研究

网络流量是网络攻击的主要载体,对恶意流量识别与分析是保障网络安全的重要手段.机器学习方法已广泛应用于恶意流量识别,能实现较高精度的识别.在现有的方法中,融合模型较单一统计模型更准确,但对网络行为的挖掘深度不足.提出一种面向恶意流量识别的多层次网络特征的堆叠模型Multi-Stacking,利用网络流量在不同会话粒度的网络行为模式,结合堆叠模型对于多维数据的鲁棒拟合能力,深度挖掘恶意网络行为.通过在CICIDS2017和CICIDS2018数据集上验证多种融合模型的检测能力,综合量化比较各种检测方法,深入分析了Multi-Stacking检测方法在多类型攻击流量识别场景中的表现.实验结果表明,基于多层次堆叠的恶意流量检测方法可以进一步提升检测精度.

STP外墙保温板技术及其施工应用分析

与传统外墙保温板材料相比,STP保温板不仅导热系数较低,具有良好的保温性能,而且自重较轻,易于施工操作,且在完成施工后很少出现脱落等安全问题,同时STP外墙保温板无毒无污染,在防火性能、环保性能及使用寿命等方面均有明显的技术优势,因此成为建筑外墙施工中的重要保温材料。对此,文章首先分析了STP外墙保温板保温原理,然后介绍了STP外墙保温板技术优势,最后总结了STP外墙保温板技术的施工应用要点及注意事项,旨在提升建筑节能工程质量,加快推进绿色建筑高质量发展。

光伏电站电气火灾监控预警系统研究

目前光伏发电在我国发展势头十分迅猛,但暴露的安全问题也不容忽视,基于光伏发电现实生产需求,以及国家标准对于光伏发电并网的监控要求,设计了此光伏电站电气火灾监控预警系统。系统分为监控层、传输层、应用层,结合Zigbee、4G技术等技术,旨在实现光伏发电本地控制、远程数据呈现以及远程控制等功能。系统结合光伏电池建模,提出了一套全面的监控策略,为提升光伏发电安全效能提供高效解决方案。