“互联网+”时代高职教师职业道德修养出现的问题与对策刍论

“互联网+”时代给高职教师的职业道德修养带来了新的挑战,部分高职教师的职业形象受到冲击,出现网络资源整合能力低、信息化教学能力有待提高、育人的广度与深度不足等问题。针对这些新问题,高职院校应营造渴求知识、人才至上、崇尚师德的良好舆论环境和氛围,组建教师团体、收集和筛选网络资源,开展信息技术培训、提高教师“互联网+教育”能力,建立有效的监督和评估机制、激励教师提高职业道德修养,鼓励教师加强师生沟通、提高学生的学习效果和满意度。

基于云计算环境分析计算机网络安全技术的优化

在互联网的快速发展过程中,云计算技术具有功不可没的地位,在计算机网络安全领域具有十分重要的技术应用价值。但是,与此同时,在云计算环境下同样存在较多的计算机网络安全问题,对用户数据隐私产生一定的威胁性作用。因此,要明确其中所存在的计算机网络安全问题,以便于针对性优化计算机网络安全技术,为网络安全技术水平的进一步提升形成重要的保障条件。本文在简要阐述云计算环境下的计算机网络安全内容基础上,针对其中的计算机网络安全问题进行深入分析,以针对性提出相应的优化策略和方法,为计算机网络安全管理工作形成有价值的依据支持作用。

面向云计算应用的大规模网络流量异常数据快速捕获方法

由于云计算应用中网络流量数据规模较大,且流量数据以极高的速度持续增长,导致传统方法数据捕获速度无法与流量数据的增长速度相匹配,存在数据捕获延迟、遗漏甚至丢失等问题。这些问题严重影响了异常数据检测的准确性和及时性,对云计算应用的安全性和稳定性构成了潜在威胁。为此,提出一种大规模网络流量异常数据快速捕获方法。通过对大规模云计算应用网络流量数据进行预处理,从预处理后的数据中,提取出能够准确反映网络流量内在特性的能量特征。采用K-means聚类算法对这些能量特征进行分组,比较各个簇的特征与已知的正常流量特征,识别出与正常模式不符的异常流量数据。为了确保捕获速度能够与流量数据的增长速度相匹配,利用Libpcap库在捕获过程中进行数据包筛选,只有符合特定规则的数据包才会被捕获,以此减少不必要的数据处理和分析工作,实现了高效的网络流量数据包捕获。实验结果表明,所提出的方法能够以高达97.97%的准确率捕获大规模网络流量异常数据,可以满足实际云计算应用对高精度需求的要求。