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基于Matlab模型的高校网络安全探究
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作者 张正宜 《山西电子技术》 2025年第1期116-118,122,共4页
随着信息技术的迅速发展和广泛应用,网络安全问题日益引人关注。特别是在高校这样的网络密集区域,保障网络安全尤为重要。基于此提出了一种基于Matlab的高校网络安全模型,旨在提高网络安全性。首先介绍了该模型的研究背景和目的,然后详... 随着信息技术的迅速发展和广泛应用,网络安全问题日益引人关注。特别是在高校这样的网络密集区域,保障网络安全尤为重要。基于此提出了一种基于Matlab的高校网络安全模型,旨在提高网络安全性。首先介绍了该模型的研究背景和目的,然后详细阐述了模型构建的过程,包括攻击面分析、防御措施选择和实施等环节,最后,通过一个具体的案例,验证了该模型的有效性和可行性。实验结果表明,该模型能够在一定程度上提高网络安全性。 展开更多
关键词 MATLAB 高校网络安全 模型构建 案例设计
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探讨互联网+背景下的城市智能交通 被引量:1
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作者 张正宜 《黑龙江交通科技》 2017年第1期160-162,共3页
近些年来,"互联网+"在我国的城市交通建设与管理中得到了广泛的应用,并潜移默化地影响着我们的生活。随着互联网技术的迅猛发展,互联网+的城市智能交通体系正在逐步形成。互联网+的应用涉及了交通产业的方方面面,包括交通数... 近些年来,"互联网+"在我国的城市交通建设与管理中得到了广泛的应用,并潜移默化地影响着我们的生活。随着互联网技术的迅猛发展,互联网+的城市智能交通体系正在逐步形成。互联网+的应用涉及了交通产业的方方面面,包括交通数据的分析,构建智能交通体系,提升交通资源的配套与利用,以及纵向跨界交通信息服务等等。 展开更多
关键词 互联网+ 城市智能交通 大数据 融合
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探索电力系统中的网络安全建设 被引量:2
3
作者 张正宜 《山西电子技术》 2019年第4期69-71,共3页
随着计算机技术和通信技术的飞速发展,网络已经渗透到社会发展的方方面面。在电力系统中,一方面计算机网络的应用给电力系统带来了很大的快捷,不仅促进了电力系统的建设和完善,还提高了用电效率。但另一方面,网络信息存在的安全隐患也... 随着计算机技术和通信技术的飞速发展,网络已经渗透到社会发展的方方面面。在电力系统中,一方面计算机网络的应用给电力系统带来了很大的快捷,不仅促进了电力系统的建设和完善,还提高了用电效率。但另一方面,网络信息存在的安全隐患也给电力系统的运行带来了极大的威胁。一旦电力系统遭到破坏,则会给社会造成巨大的损失。因此,如何解决计算机网络安全在电力系统方面的防护问题,成为电力系统中网络管理人员面临的重大课题。本文将阐述计算机网络信息安全对电力系统防护的原因,总结现如今电力系统中网络信息安全遇到的问题,论述网络信息安全在电力系统中的防护措施。 展开更多
关键词 电力系统 网络安全 防护措施
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煤矿网络安全DOS攻击分析及解决方案
4
作者 张正宜 《山西电子技术》 2018年第4期65-67,共3页
近些年来,网络技术在我国的煤矿建设中得到了广泛的应用,并潜移默化地影响着煤矿传统的管理模式。随着网络技术的迅猛发展,网络化的煤矿管理体系正在逐步形成。当然同样给煤矿的信息化安全管理带来了很多新的挑战。本文介绍了煤矿网络安... 近些年来,网络技术在我国的煤矿建设中得到了广泛的应用,并潜移默化地影响着煤矿传统的管理模式。随着网络技术的迅猛发展,网络化的煤矿管理体系正在逐步形成。当然同样给煤矿的信息化安全管理带来了很多新的挑战。本文介绍了煤矿网络安全DOS攻击原理,并且阐述了如何对DOS攻击进行检测,最后提出了可行的解决方案。 展开更多
关键词 煤矿网络安全 DOS攻击 检测 解决方案
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探索物联网发展中存在的问题
5
作者 张正宜 《山西电子技术》 2017年第5期87-89,共3页
在当今这个以人为中心的网络时代,安全无疑已经成为人们对网络发展的最大担忧,而到了未来物联网的时代,万物皆互联,安全更将成为一个绝对无法回避的话题。物联网的发展推进了科技融入生活的进程,使人类开始熟悉并体验智能化的生活。当然... 在当今这个以人为中心的网络时代,安全无疑已经成为人们对网络发展的最大担忧,而到了未来物联网的时代,万物皆互联,安全更将成为一个绝对无法回避的话题。物联网的发展推进了科技融入生活的进程,使人类开始熟悉并体验智能化的生活。当然,实现智能化,是基于一定的信息、分析与处理过程,物联网想要发展的长久,就必须要保证信息安全。在物联网为人类生活、生产和运输提供便利的同时,我们肯定需要付出安全和隐私的代价,所以,为了更好保护个人身体安全及个人信息安全,所有联网的设备必须进行单独保护和定期的监测。 展开更多
关键词 网络时代 物联网 智能化 信息安全
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探索无线互联网在高校中的安全问题
6
作者 张正宜 《信息技术与信息化》 2017年第11期102-103,共2页
近年来,由于网络技术和通信技术的飞速发展,无线互联网技术得到了广泛的推广,全民已经正式迈入3G、4G的网络新时代。人类社会伴随着IPAD、智能手机的普及,计算机无线网络已经成为了每个人工作、生活、学习中不可或缺的必备工具,全国各... 近年来,由于网络技术和通信技术的飞速发展,无线互联网技术得到了广泛的推广,全民已经正式迈入3G、4G的网络新时代。人类社会伴随着IPAD、智能手机的普及,计算机无线网络已经成为了每个人工作、生活、学习中不可或缺的必备工具,全国各地的大中专院校也都纷纷建立自己的校园移动网络。但是,高校无线网络在促进管理手段、提高进教学发展的同时,也面临着许多安全问题。本文主要分析目前高校无线网络存在的一些实际问题,并且针对出现的问题提出了解决方案,从而确保高校无线网络安全、高效运行。 展开更多
关键词 无线互联网 移动 安全 对策
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势垒硅掺杂对GaN基LED极化电场及其光电性能的影响 被引量:2
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作者 张正宜 王超 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1445-1450,共6页
势垒硅掺杂对InGaN量子阱中的电场及LED器件的光电性能有着重要的影响。采用6×6 K·P方法计算了不同势垒硅掺杂浓度对量子阱中电场的变化,研究表明当势垒硅掺杂浓度>1e^(18)cm^(-3)时,阱垒界面处的电场强度会变大,这主要是... 势垒硅掺杂对InGaN量子阱中的电场及LED器件的光电性能有着重要的影响。采用6×6 K·P方法计算了不同势垒硅掺杂浓度对量子阱中电场的变化,研究表明当势垒硅掺杂浓度>1e^(18)cm^(-3)时,阱垒界面处的电场强度会变大,这主要是由于硅掺杂浓度过高导致量子阱中界面电荷的聚集。进一步发现随着势垒掺杂浓度的升高,总非辐射复合随之增加,其中俄歇复合增加,而肖克莱-霍尔-里德复合随之减少,这是由于点陷阱的增大形成了缺陷能级。电流电压曲线表明势垒掺杂可有效改善Ga N基LED的工作电压,这归于掺杂浓度的提高改善了载流子的传输特性。当掺杂浓度为1e^(18)cm^(-3)时,获得了较高的内量子效率,这主要是由于适当的势垒掺杂降低了量子阱中界面电荷的损耗。 展开更多
关键词 势垒 量子阱 极化电场 光电性能
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探索高校网络服务中防御SQL攻击策略 被引量:1
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作者 张正宜 韩国华 《山西电子技术》 2024年第6期66-68,83,共4页
探讨了高校网络服务中防御SQL攻击的策略。首先介绍了SQL注入攻击的原理和危害,然后从输入验证和准备、数据库用户权限控制、错误处理和日志记录等方面介绍了防御SQL注入攻击的常用措施。接着,结合高校网络服务的实际情况,提出了加强安... 探讨了高校网络服务中防御SQL攻击的策略。首先介绍了SQL注入攻击的原理和危害,然后从输入验证和准备、数据库用户权限控制、错误处理和日志记录等方面介绍了防御SQL注入攻击的常用措施。接着,结合高校网络服务的实际情况,提出了加强安全培训和意识提升、制定严格的网络使用政策以及建立完善的安全审计机制等综合性的防御策略。最后,总结了主要观点和结论,并指出未来研究方向。 展开更多
关键词 高校网络服务 SQL注入攻击 防御策略 安全性 稳定性
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基于Sparse-DenseNet模型的森林火灾识别研究 被引量:7
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作者 周浪 樊坤 +2 位作者 瞿华 吕媛媛 张正宜 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期36-44,共9页
【目的】森林火灾的频繁发生给森林防治工作带来很大的难度,传统的森林火灾识别算法存在准确率低、处理效率不够高等问题,同时由于森林火灾图像数据本身具有很强的复杂性,需要从识别精度和泛化能力等多方面进行综合考虑,因此本文将利用... 【目的】森林火灾的频繁发生给森林防治工作带来很大的难度,传统的森林火灾识别算法存在准确率低、处理效率不够高等问题,同时由于森林火灾图像数据本身具有很强的复杂性,需要从识别精度和泛化能力等多方面进行综合考虑,因此本文将利用稀疏化的DenseNet模型展开森林火灾的识别研究。【方法】首先,对DenseNet模型进行稀疏化改造,通过随机屏蔽Dense Block模块中节点的方式来产生稀疏化效果,使得算法具备减轻过拟合、缓解梯度消失以及加快收敛速度等优点。其次,在林区进行图像采集时,由于摄像设备与被采集物体之间的相对运动以及光影作用,会出现图片数据被干扰的情况,因此本文利用python相关的图片处理工具对图片进行变换,从而对图片数据集进行相应的扩充,使其能够契合实际的应用场景。最后,本文将Sparse-DenseNet模型与其他经典深度学习模型在森林火灾数据集以及cifar10数据集上的表现进行对比,观察其效果。【结果】Sparse-DenseNet模型拥有在结构上更加轻量的特点,并且训练更快,避免过拟合的效果更好,在森林火灾数据集和标准数据集cifar10上都具有较好的表现。【结论】本文所提出的Sparse-DenseNet模型在森林火灾识别问题上,可以有效优化传统模型存在的问题,并取得良好的识别效果,其准确率可达到99.33%,优于DesenNet的98.15%,并且相同轮次训练时间只有DenseNet训练时间的3/4左右。 展开更多
关键词 深度学习 DenseNet 稀疏化 森林火灾 图像识别
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