基于人工智能技术的计算机网络安全风险评估系统设计

该研究采用深度学习模型长短期记忆网络(LSTM),旨在实现对复杂网络行为的自动学习和模式识别。通过构建仿真实验环境,模拟了包括DDoS攻击、SQL注入等多种网络安全事件,对系统的有效性和性能进行了全面验证。

大数据时代计算机网络信息安全防护策略分析

在大数据时代快速发展的背景下,网络安全泛在化、网络空间军事化深刻影响全球网络空间安全生态,计算机网络信息安全越来越凸显其重要性。目前,国家十分重视计算机网络的信息安全,在硬件、软件、数据等方面进行了全面的保护,对信息安全技术、密码技术进行了深入的研究,并制定了一系列关于网络安全的法律、法规。但计算机在为用户提供数据的同时,数据也可能在传输过程中遭遇泄漏或损坏。网络黑客和计算机病毒利用各种漏洞入侵计算机系统,对信息数据进行盗取、破坏、泄露,网络勒索、数据窃取等事件频发,鉴于此,必须制定相应的防范措施,规避各类计算机网络信息安全问题。

基于深度学习的网络入侵检测技术研究

基于深度学习的网络入侵检测技术结合了深度学习模型在数据处理和模式识别方面的优势,能够高效地识别网络中的异常行为和入侵攻击。该技术通过实时监测网络流量数据,利用CNN、RNN、LSTM等模型对数据进行分析和挖掘,实现对恶意代码、异常行为和网络流量的准确检测。此外,深度学习模型还能够快速识别远程服务器和云计算环境中的安全威胁,为网络安全提供了可靠的保护。

基于BERT的漏洞文本特征分类技术研究

随着信息化的发展和网络应用的增多,许多软硬件产品受到各种类型的网络安全漏洞影响.漏洞分析和管理工作往往需要对大量漏洞情报文本进行人工分类.为了高效准确地判断漏洞情报文本所描述漏洞的类别,提出了一种基于多层双向Transformer编码器表示(bidirectional encoder representation from Transformers,BERT)的网络安全漏洞分类模型.首先,构建漏洞分类数据集,用预训练模型对漏洞情报文本进行特征向量表示.然后,将所得的特征向量通过分类器完成分类.最后,使用测试集对分类效果进行评估.实验共使用了48000个包含漏洞描述的漏洞情报文本,分别用TextCNN,TextRNN,TextRNN_Att,fastText和所提模型进行分类.实验结果表明,所提模型在测试集上的分类评价指标得分均为最高,能够有效应用于网络安全漏洞分类任务,降低人工工作量.

AI+生物识别技术对可信身份认证的挑战

随着移动互联网技术的发展,手机网民规模已远远超越了传统PC网民规模.物联网的发展更是实现了万事万物互联互通.社会化、智能化的互联网产品层出叠现,虚拟世界与现实世界已密不可分.与此同时人工智能技术突飞猛进,且应用领域不断拓展,人工智能带来的大批科技产品,将成为人类智慧的大"容器".然而,人工智能是一门极富挑战性的科学,它在给民众生活带来令人叹为观止的成果时,亦派生出诸多信息安全挑战.由于挑战,人类就因"噎"而废食吗?答案当然是否定的.如何在网络世界证明"我就是我"?基于人工智能与生物特征相结合对可信身份认证的挑战以及如何应对,从人脸识别、声纹识别、虹膜识别、指纹识别、动作或行为习惯识别5个方面,结合自己的工作实践进行了探讨和研究.人工智能技术一定会使人们的生活更加安全和美好,未来可期.

科技自媒体现状及其信息内容风险对策研究

随着互联网行业的蓬勃发展,科技自媒体逐渐成为科技内容生成的重要形式之一,内容生产通常分为个人和机构两种生产模式。科技自媒体作为垂直专业领域的一种,具有信息质量专业度强、粉丝黏度高的特点。文章对科技自媒体的基本情况、发展现状等进行了归纳分析,总结了其中蕴含的潜在信息内容风险,并提出了针对性的优化建议,以期持续助力科技自媒体时代的内容建设与发展。

基于物联网安全的研究

物联网技术应用领域广泛,在带动数字经济发展的同时,物联网安全问题也不容忽视。基于此,首先分析了物联网面临的主要安全问题;然后,阐述了安全威胁可能在国家安全、社会公共安全、用户安全方面带来的危害;最后,提出了多项应对策略,促进物联网安全发展。