数字化转型背景下教育系统网络安全研究

网络安全牵一发而动全身,没有网络安全就没有国家安全。当前,我国正在实施教育数字化战略行动,工作推进要求之一便是“安全运行”、构建可持续的网络安全防护体系。介绍教育数字化战略行动的相关背景,论述保障教育网络安全的重要意义,针对学校网络安全保障体系的构建和完善,从网络安全管理、网络安全技术、网络安全运维三方面提出对策建议,具体包括:统筹网络安全顶层设计、完善数据安全制度、强化网络安全教育、建好网络安全管理体系;补全网络安全技术短板、提高主动防御能力,重点聚焦保护、检测以及响应能力,积极采纳零信任架构、哑终端网络安全、身份管理控制、密码服务、网络安全态势感知、托管式安全运营服务等技术解决方案,建好网络安全技术体系;建设网络安全运行队伍、增强攻防实战能力、建好网络安全运维体系等。教育系统要持续强化教育网络安全保障体系建设,不断增强维护教育网络安全能力,提高教育网络安全治理水平,筑牢教育网络安全屏障。

数字生态系统多主体协同创新超网络模型及治理路径研究

在数字生态系统中,多主体协同创新是基于场景化的需求,以跨界创新项目为载体,将资源按需整合配置,以共同培育孵化数字创新产品的行为。本文结合超网络工具,将不同数字主体间技术水平、市场关系嵌入数字业务合作网络,构建数字生态系统多主体协同创新超网络模型,运用变分不等式对其求解,分析不同层级的网络流之间相互作用关系。在此基础上,以内容治理、关系治理和价值治理为核心,提出促进创新超网络实现均衡的框架和治理路径,以期为数字生态系统可持续发展提供参考借鉴。

数字平台金融生态系统的网络赋能与价值共创———基于蚂蚁集团动态共演逻辑

平台经济聚焦数字平台及其生态系统,既是数字经济发展的关键路径,又发挥着驱动实体经济成长的基本功能。本文将数字平台生态观与社会网络理论对话,纵向剖析蚂蚁集团数字平台金融生态系统的网络赋能、价值共创及两者关系作用机制。研究发现:数字平台金融生态系统以平台网络为价值共创的赋能基础,网络赋能促进价值共创,反推新一轮网络赋能,遵循“平台网络Ⅰ-网络赋能-共创价值输出-平台网络Ⅱ-网络赋能优化”路径形成螺旋式上升的正反馈循环,共同作用于生态系统的动态演化。本文深化了数字平台金融生态演进背后阶段化、连续性的赋能机理研究,对数字金融平台充分发展和赋能数字经济与实体经济“相向而行、深度融合”具有启示意义。

人工智能技术支持下的数字媒体网络数据融合系统设计研究

在数字化时代的浪潮下,数字媒体网络数据已成为信息技术领域的重要组成部分,这些数据涵盖从文本、图像到视频等多种形式,随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的迅速发展,如何有效地融合和处理这些庞大的数据集成为了一个关键问题,包括对数据类型的理解和分析,涉及如何在AI的支持下构建有效的数据处理系统。本文首先介绍了关键的AI技术,探讨了它们在处理大规模数字媒体网络数据中的应用和效果。接着,详细描述了数字媒体网络数据的特点,并阐述了基于AI技术的数字媒体网络数据融合系统的设计理念和架构。在此基础上,重点讨论了使用AI进行数据分析和模式识别的方法,以及在系统设计中关键技术和算法的选择与实现。最后,展示了对该系统的测试结果,验证了系统的有效性和可行性。

数字通信系统中的网络安全风险与应对措施

在科学技术迅猛发展的背景之下,数字通信系统得到了越来越广泛的普及和应用,深入渗透相关行业和领域中,为各类行业的转型升级和信息化发展提供了必要支持。需要关注的是,数字通信系统在运行过程中往往面临不同程度的网络安全风险或者隐患,因此,需要明确各类问题的根源,在安全风险的控制和应对处理方面进行有效加强,从而在落实各项应对措施且促进数字通信系统安全运行的前提之下,体现出应有的风险管控效果,为数字通信系统更安全高效运行提供必要支持。基于此,本文重点探究数字通信系统中网络安全风险与应对措施等相关内容。

基于复杂网络环境的数字远程监控系统设计

为保证远程监控的实时性,满足安防行业使用需求,本文设计了一种基于复杂网络环境的数字远程监控系统。此系统具有操作简单、实用性强、先进可靠、易扩展等特点,不仅可以高效、安全地远程传输网络数据,还可以实现现有资源的最大化利用,提高视频编码质量和效率,完全符合预期设计标准和要求。希望可以为相关人员提供有效的借鉴和参考。

基于数字化技术的高职计算机网络技术专业实训系统设计

随着数字化技术的不断发展,实训系统设计迎来了新的机遇与挑战.数字化技术通常包括信息技术、数据处理以及通信技术等,广泛应用于各个领域.计算机网络技术则主要涉及计算机通信的基本原理、网络协议以及网络安全等方面.基于数字化技术的高职计算机网络技术专业实训系统设计是一个结合理论与实践的过程,需综合考虑系统需求、架构、功能与模块等方面.文中通过分析实训系统的需求,设计了系统的架构、功能和模块,并对系统进行了测试.

基于数字化融媒体网络慢直播系统设计及应用

数字化及互联网技术的发展有助于培养技能、内容、服务、资本及一系列形式的媒体产业,是跨媒体、跨行业、跨区域并通过合作、合资、并购、重组,然后生成全新的媒体融合。而网络慢直播系统可以通过在各大流媒体平台传送具有区域标志性的实时信号,提升区域融媒影响力;也可以通过实时直播的画面打破时空阻隔,突破地域局限,适应移动优先的自媒体时代。文章针对数字化融媒体网络的慢直播系统进行架构设计及应用分析。

数字化计算机信息网络系统安全问题探析

文章深入探讨信息技术发展下信息安全的重要性,特别是密码学的核心作用。设计并实现一种基于局域网CA证书认证登录和数据加密的信息安全组件,从技术分析、系统需求系统测试等方面进行研究。该组件包括密钥中心、客户端、服务器和策略配置管理,通过数字信封技术,实现文件的安全交互,测试结果表明,该组件能够有效应对各种登录场景和异常情况,确保信息安全。

数字化医院计算机信息网络系统安全隐患及管理策略

随着信息化时代的到来,全国各地将自身业务流程和管理方式进行数字化。然而在此过程中,一些医院过于注重数字化的结果,忽略医院信息网络的安全隐患,以致系统信息保护不充分、人员安全管理意识和能力不足现象频发。本文采用案例分析、文献研究、理论分析等方法,阐述了医院计算机网络系统数字化发展现状,深入探究了其中关键的安全问题,并给出了具有可实践性的管理策略;旨在帮助医院有效应对各种安全隐患,保护患者数据的安全和隐私,确保医疗信息系统的稳定运行和服务质量。

面向动态边缘网络的数字孪生自适应联合优化部署

在数字孪生赋能的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络中,如何实现数字孪生服务器的高效部署是确保数字孪生实时交互性的瓶颈问题。针对该问题,提出一种面向动态边缘网络的数字孪生自适应联合优化部署机制。首先,该机制构建面向动态边缘网络的双层数字孪生模型以实时捕捉MEC网络状态和UE资源利用情况等特征。然后,联合数字孪生交互时延模型、负载均衡模型和能源消耗模型建立数字孪生服务器自适应动态更新部署问题。最后,提出多阶段自适应动态联合部署优化算法,将数字孪生服务器自适应动态更新部署问题分解为数字孪生服务器初始化部署和自适应动态更新部署两阶段优化求解,以实现部署策略随MEC网络的即时系统状态进行自适应动态调整。仿真分析验证了所提出算法在预测精度、交互时延、工作负载和能耗方面的有效性。

LDACS系统基于循环谱和残差神经网络的频谱感知方法

针对L波段数字航空通信系统(L-band digital aeronautic communication system,LDACS)可用频谱资源有限且易受大功率测距仪(distance measuring equipment,DME)信号干扰的问题,提出一种基于降维循环谱和残差神经网络的频谱感知方法。首先理论推导分析了DME信号的循环谱特征;然后利用Fisher判别率(Fisher discriminant rate,FDR)提取循环频率能量最大的向量,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)进行预处理特征增强;最后给出数据处理后的循环谱向量与卷积神经网络相结合的实现过程,实现了DME信号的有效检测。仿真结果表明,该方法对噪声不敏感,当信噪比不低于-15 dB时,平均检测概率大于90%。当信噪比不低于-14 dB,检测概率接近100%。

多校区移动通信网络数字化教学资源共享系统

由于当前系统处理时延数据的能力较弱,误差较大。结合移动通信网络的传输功能,设计多校区数字化教学资源共享系统。优化芯片采集器和USB下载接口模块电路。参考现有小学数字化管理平台,建立教学资源共享平台;引入移动通信网络,构建非视距信号误差消除模型;设置教学资源缓存与传输逻辑,根据移动通信网络选择概率梯度,控制教学资源共享内容。实验证实设计系统功能完善,可用于资源共享,并且设计系统可以将仿真图中的时延数据全部处理。

基于BP神经网络的数字图像分类系统研究

BP神经网络作为一种经典的人工神经网络模型,在数字图像分类中具有广泛的应用潜力。其具备较强的学习能力和适应性,能够通过训练样本学习到图像的显著特征和类别之间的关系。然而,BP神经网络在实际应用中仍存在一些问题,如训练时间长、易陷入局部最优等。因此,旨在研究基于BP神经网络开展数字图像分类系统,探索如何利用BP神经网络实现数字图像的自动分类和识别。通过改进和优化网络结构、训练策略和特征选择方法,以提高系统的分类性能和鲁棒性。

一种用动态神经网络的月面科研站电源系统分析方法

月面科研站能源系统工况复杂,对其电源系统的稳定性分析十分重要,电源系统建模复杂,将其等效为黑箱子模型,通过输入和输出特性判断稳定性。提出了一种利用动态神经网络根据给定输入估计系统的预测输出,判断系统的稳定性。神经网络模型的训练数据集通过仿真生成,通过选择合适的神经网络结构和超参数,获得最佳的传递函数辨识结果。以Buck电路为例,采用MATLAB的Simulink模块进行仿真得到神经网络训练集,神经网络预测输出能贴近仿真输出,验证了该方法的有效性。

基于数字孪生的5G网络安全推演

为了对5G网络可能遭受的攻击及缓解攻击的措施进行研究,提出针对5G网络的安全推演模型。模型通过数字孪生技术将物理网络映射至孪生网络中,并依据模型构建虚实结合的网络推演环境;依据设计的推演场景在孪生网络中进行攻防推演,并将推演结果应用于物理网络中。结果表明利用孪生技术进行推演可减少对物理网络的影响,其得到的推演结果也可以无差别地应用于物理网络中,且具有一致的防御效果。

基于区块链分级存储与国产商用密码技术的高校图书馆信息系统网络安全保障

为了提升图书馆信息系统网络安全保障能力,确保图书馆信息系统安全稳定运行,对数字图书馆信息系统面临的身份假冒、数据泄露、数据篡改、数据破坏、重要操作难以溯源等突出网络安全问题进行研究,提出了解决思路和方法,包括基于区块链分级存储实现图书馆信息系统数据存储安全,基于国产商用密码技术实现图书馆信息系统身份认证、数据加密保护、数据完整性保护、操作真实性和抗抵赖保护,对建设完善有效的图书馆信息系统网络安全整体保障体系、提升图书馆信息系统网络安全保障能力具有指导意义。

基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统

为解决当前盾构换刀机器人缺乏有效监控方式的问题,设计了基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统。系统通过Unity3D仿真平台构建孪生模型,利用机器人运动学模型在实时数据驱动下映射物理实体的运动状态,实现换刀机器人可视化监控,并利用虚拟现实技术提高系统沉浸性和可交互性。同时,针对有限元仿真软件获取力学数据的方式耗时较长、难以满足监控系统实时性要求的问题,构建了基于BP神经网络的换刀机器人力学数据监测模型,可快速获取末端执行器的应力和形变数据以保证系统安全性。最后,开发了盾构机换刀机器人数字孪生监控系统原型样机,验证了所提监控系统的有效性和可行性。

基于隐私计算的网络会议数字评选系统设计方案

针对目前网络会议数字评选系统无法做到既保证评审人意见的隐私性又获得安全可信的结果的问题,提出一种基于隐私计算的网络会议数字评选系统设计方案。首先,通过里所(RS)码的编码矩阵对评审数据进行秘密分享以得到秘密份额,并将每一方评审数据的哈希值作为存根交由主办方存档以防止抵赖;然后,通过编码矩阵之单调扩张矩阵对秘密份额进行协同计算以得出计票结果;最后,通过校验矩阵检查多方协同计算过程中是否有秘密份额的分享错误或篡改行为存在。理论分析与仿真实验表明,所提方案可在中小规模的网络会议数字评选系统中实现隐私计算功能。

基于改进ELM算法的水电站数字孪生系统仿真实验

为提高水电站数字孪生系统信息物理融合网络安全检测的准确率,提出一种基于改进极限学习机(ELM)的检测方法。以ELM算法为基础检测算法,通过改进其加权方式,同时引入头脑风暴优化算法(BSO)确定ELM的最佳输入权重和隐含层偏置参数;最后,将改进的ELM算法应用于水电站CPS网络安全检测中。仿真结果表明,改进ELM算法在数字孪生的CPS网络安全检测中具有明显的优势,检测准确率、检测率、召回率更高,误报率更低,且检测时间仅为0.39 s,表现出良好的实时性。改进的BSO-ELM方法可实现水电站数字孪生系统CPS网络的安全检测,提高数字孪生系统的安全性。