计算机应用技术与信息管理系统优化整合的优势

1

作者 刘畅 《通讯世界》 2021年第4期1-2,共2页

通过充分整合信息管理系统和计算机应用技术,能够挖掘计算机技术,同时提高管理系统工作效率。对此,本文阐述了信息管理系统和计算机技术整合,介绍了两者整合优势,并提出几点整合措施,希望能够为相关人员提供参考。

关键词 计算机应用技术 信息管理 整理优势

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基于机器学习的加密流量分类研究综述

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作者 付钰 刘涛涛 +1 位作者 王坤 俞艺涵 《通信学报》 北大核心 2025年第1期167-191,共25页

加密流量分类是网络管理和安全防护的重要组成部分,不过当前网络流量环境复杂多变,致使传统的分类方法已基本失效。而机器学习,尤其是深度学习,凭借强大的特征提取能力已广泛应用于加密流量分类领域。为此,对机器学习驱动的加密流量分... 加密流量分类是网络管理和安全防护的重要组成部分,不过当前网络流量环境复杂多变,致使传统的分类方法已基本失效。而机器学习,尤其是深度学习,凭借强大的特征提取能力已广泛应用于加密流量分类领域。为此,对机器学习驱动的加密流量分类最新成果进行系统性综述,首先将加密流量分类工作划分为数据采集与处理、特征提取与选择及流量分类与性能评估3个部分,分别对应加密流量分类中的数据获取、显著特征构建及模型的应用与验证;接着将这3个部分内容细分为流量采集、数据集构建、数据预处理、特征提取、特征选择、分类模型及性能评估7个阶段;然后分别对这7个阶段进行全面的归纳、总结与分析;最后详细分析当前工作所面临的挑战并展望加密流量分类未来的研究方向。 展开更多

关键词 流量分析 加密流量分类 机器学习 深度学习

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润颜养生茶包装设计

3

作者 高嵩 《食品与机械》 北大核心 2025年第1期I0001-I0001,共1页

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面向软件定义网络的异常流量检测研究综述 被引量：6

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作者 付钰 王坤 +1 位作者 段雪源 刘涛涛 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期208-226,共19页

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常... 针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。 展开更多

关键词 软件定义网络 深度学习 异常流量检测 异常流量溯源 异常流量缓解

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数字孪生城市企业管理新范式研究

5

作者 谢磊 刘畅 《数字通信世界》 2024年第2期176-178,共3页

数字孪生技术通过创建物理对象或环境的数字化复制品,可以实现现实世界与虚拟世界的无缝对接。数字孪生城市作为一种新的城市形态,通过数字技术优化城市管理,提高城市运行效率,并为居民提供更加便捷、智慧的生活体验。然而在这一技术驱... 数字孪生技术通过创建物理对象或环境的数字化复制品,可以实现现实世界与虚拟世界的无缝对接。数字孪生城市作为一种新的城市形态,通过数字技术优化城市管理,提高城市运行效率,并为居民提供更加便捷、智慧的生活体验。然而在这一技术驱动的城市发展模式中,企业的管理模式发生了巨大变化,也面临诸多挑战。文章对数字孪生城市企业管理范式进行研究,以期为数字孪生城市的企业管理提供参考。 展开更多

关键词 数字孪生 企业管理 数据分析

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基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法 被引量：7

6

作者 刘涛涛 付钰 +1 位作者 王坤 段雪源 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期54-67,共14页

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。 展开更多

关键词 入侵检测 网络流量 类不平衡 特征选择 统计重要性融合

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“龙潭茶包装” 系列包装设计

7

作者 高嵩 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第3期I0002-I0002,共1页

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“敦煌印象”系列包装设计

8

作者 高嵩 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第6期I0002-I0002,共1页

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基于低代码的可视化数据分析与建模软件研究与设计

9

作者 何鹏程 尚光龙 姚蒙 《通讯世界》 2024年第2期13-15,共3页

为解决传统数据分析和建模方法的开发维护成本高、所产生的价值与理想状态差距大等问题,对低代码化数据分析建模工具进行深入研究。从低代码技术出发,分析现有领域存在的问题及归因,拟设计一套简单易用、可供商用的可视化数据分析与建... 为解决传统数据分析和建模方法的开发维护成本高、所产生的价值与理想状态差距大等问题,对低代码化数据分析建模工具进行深入研究。从低代码技术出发,分析现有领域存在的问题及归因,拟设计一套简单易用、可供商用的可视化数据分析与建模软件,最大限度降低数据分析和建模门槛,提升工作效率,为职业教育教学改革和企业行业的发展提供有益参考和建议。 展开更多

关键词 低代码 数据建模 可视化

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基于SA-WGAN的网络流量异常检测方法 被引量：5

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作者 杨金宝 段雪源 +1 位作者 王坤 付钰 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期83-89,共7页

针对网络流量数据的海量、复杂、多维、不平衡、低价值密度等特点,提出了一种引入了自注意力机制的WGAN异常检测方法。该方法将轻量化的自注意力机制嵌入到WGAN中,充分挖掘了流量数据中的潜在关联性,利用生成误差和重构误差评估了综合... 针对网络流量数据的海量、复杂、多维、不平衡、低价值密度等特点,提出了一种引入了自注意力机制的WGAN异常检测方法。该方法将轻量化的自注意力机制嵌入到WGAN中,充分挖掘了流量数据中的潜在关联性,利用生成误差和重构误差评估了综合异常得分,再利用自适应窗口技术进行异常初判和异常裁剪。实验结果表明:该方法在精确率、召回率和F1值等指标的检测性能上,较传统的生成式异常检测方法有明显提升。 展开更多

关键词 网络流量 自注意力机制 生成对抗网络 异常检测

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基于深度学习的系统异常检测综述 被引量：3

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作者 付钰 段雪源 +1 位作者 王坤 徐浩 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期45-53,65,共10页

基于深度学习的系统异常检测可划分为:基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用... 基于深度学习的系统异常检测可划分为:基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用中所面临的问题以及应对方法,分别对这5种检测方法的建模思想、在系统领域的应用实现以及它们各自的特点进行了对比论述,并对深度学习在系统异常检测领域未来的发展进行了展望。 展开更多

关键词 数据驱动 深度学习 特征提取 异常检测

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一类e-HR神经元模型的网络同步控制

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作者 刘畅 许云召 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2021年第5期86-92,共7页

基于磁通e-HR神经元模型,通过构造合适的李雅普诺夫函数,提出了一种新的非线性自适应反馈同步控制准则,研究了该模型耦合之后的网络同步,发现该方法对系统达到网络同步是可行性的,从而说明自适应控制器的选取也是有效的。最后,通过数值... 基于磁通e-HR神经元模型,通过构造合适的李雅普诺夫函数,提出了一种新的非线性自适应反馈同步控制准则,研究了该模型耦合之后的网络同步,发现该方法对系统达到网络同步是可行性的,从而说明自适应控制器的选取也是有效的。最后,通过数值模拟验证了所提出的同步准则的有效性。 展开更多

关键词 磁通e-HR神经元模型 李雅普诺夫函数 自适应控制 网络同步

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基于多尺度特征的网络流量异常检测方法 被引量：25

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作者 段雪源 付钰 +2 位作者 王坤 刘涛涛 李彬 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期65-76,共12页

针对传统的网络流量异常检测方法大都只关注流量数据的细粒度特征,对多尺度特征信息利用不充分,可能导致异常检测结果准确率不高的问题,提出了一种基于多尺度特征的网络流量异常检测方法。使用多个不同尺度的滑动窗口将原始流量划分为... 针对传统的网络流量异常检测方法大都只关注流量数据的细粒度特征,对多尺度特征信息利用不充分,可能导致异常检测结果准确率不高的问题,提出了一种基于多尺度特征的网络流量异常检测方法。使用多个不同尺度的滑动窗口将原始流量划分为多个观察跨度的子序列,利用小波变换技术重构各个子序列的多层级序列,链式SAE通过特征空间映射生成多层级重构序列,各层级的分类器根据重构序列的误差进行异常的初步判定,采用加权投票策略对各层级的初步判定结果进行汇总,形成最终结果判定。实验结果表明,所提方法可有效挖掘网络流量的多尺度特征信息,对异常流量的检测性能较传统方法有明显提升。 展开更多

关键词 网络流量 异常检测 多尺度特征 小波变换

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基于VAE-WGAN的多维时间序列异常检测方法 被引量：14

14

作者 段雪源 付钰 王坤 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期1-13,共13页

针对传统半监督深度异常检测模型对非平衡多维数据分布学习能力不足及模型训练困难等问题,提出一种基于VAE-WGAN架构的多维时间序列异常检测方法,利用VAE作为WGAN的生成器,使用Wasserstein距离作为模型拟合分布与待测数据真实分布之间... 针对传统半监督深度异常检测模型对非平衡多维数据分布学习能力不足及模型训练困难等问题,提出一种基于VAE-WGAN架构的多维时间序列异常检测方法,利用VAE作为WGAN的生成器,使用Wasserstein距离作为模型拟合分布与待测数据真实分布之间的度量,学习复杂的高维数据分布。利用滑动窗口划分时间序列,使用正常序列数据训练模型;根据待测序列在训练好的模型中的异常得分,结合自适应阈值技术进行异常判定。实验表明,该方法具有模型容易训练且稳定性强的特点,并且在精确率、召回率､F1值等异常检测性能指标上,比现有的生成式异常检测模型有明显提升。 展开更多

关键词 时间序列数据 变分自编码器 Wasserstein生成对抗网络 异常检测

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人工智能视阈下智慧校园建设路径探析——以河南省高校为例

15

作者 谢磊 刘畅 《通讯世界》 2023年第10期61-63,共3页

人工智能技术的发展是智慧校园建设进入高阶发展阶段的标志,当前人工智能在河南省高校智慧校园建设中的应用方兴未艾。结合河南省多所高校智慧校园建设试点校的实践案例分析,明确河南省高校智慧校园建设应落实立德树人的根本任务,结合... 人工智能技术的发展是智慧校园建设进入高阶发展阶段的标志,当前人工智能在河南省高校智慧校园建设中的应用方兴未艾。结合河南省多所高校智慧校园建设试点校的实践案例分析,明确河南省高校智慧校园建设应落实立德树人的根本任务,结合人工智能在智慧校园建设中的应用优势,提出了人工智能视阈下河南省高校智慧校园建设路径。 展开更多

关键词 人工智能 智慧校园 路径

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基于简单统计特征的LDoS攻击检测方法 被引量：8

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作者 段雪源 付钰 +1 位作者 王坤 李彬 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期53-64,共12页

传统的低速率拒绝服务(LDoS)攻击检测方法存在特征提取复杂、计算开销大、实验背景单一和攻击场景过时等问题,难以满足现实网络环境对LDoS攻击检测的需求。通过研究LDoS攻击原理,分析LDoS攻击流量的特征,提出一种基于网络流简单统计特征... 传统的低速率拒绝服务(LDoS)攻击检测方法存在特征提取复杂、计算开销大、实验背景单一和攻击场景过时等问题,难以满足现实网络环境对LDoS攻击检测的需求。通过研究LDoS攻击原理,分析LDoS攻击流量的特征,提出一种基于网络流简单统计特征的LDoS攻击检测方法。根据网络流量数据包的简单统计特征构造检测数据序列,利用深度学习技术学习输入样本的时间关联性特征,并根据重构序列与原输入序列的差异进行LDoS攻击判定。实验结果表明,所提方法能够有效地检测出流量中的LDoS攻击流量,且对异构网络流量具有较强的适应性。 展开更多

关键词 统计特征 深度学习 低速率拒绝服务 攻击检测

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《华夫饼干》包装设计

17

作者 高嵩 张馨雨 《食品与机械》 2025年第3期I0002-I0002,共1页

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