为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施, 提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理, 得到服务器和攻击的规范化数据, 然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势, 最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型, 以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析, 证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分, 更好地得出整个网络简单的安全态势。
1
针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;其次,在残差网络ResNet-101的各个残差块中引入膨胀卷积和多尺度特征感知模块,扩大特征点的感受野,避免特征图分辨率减小和道路边缘细节特征的损失;然后,通过叠加融合和上采样操作将各个尺寸的道路特征图进行融合,得到原始分辨率大小的特征图;最后,将特征图输入Sigmoid分类器中进行分类。实验结果表明:本文方法的提取精度优于经典全卷积神经网络模型,准确率达到了98%以上,有效保留了道路的完整性及其边缘的细节信息。
2024-05-04 08:34:44 6.54MB 道路提取 高分一号 残差网络
1
图书馆网络设计方案 华南师范大学增城图书馆网络构建方案设计 概述 随着网络技术的发展,图书馆自动化、数字化以及网络化的发展也越来越快,图书馆工 作的运行模式、业务管理、文献信息资源的服务对网络的依赖程度也越来越大,特别是近年 来随着数字图书馆的诞生 ,对网络的要求也越来越高。 与其他网络相比,图书馆网主要有这样几个特点:具有极高的可靠稳定性、可扩展性、 可管理性,具有高速度和高带宽,满足流介质媒体、远程学习等对带宽和数据敏感的实时应 用。 一、需求分析 (1) 组网需求 采用成熟的组网技术,保证最优性价比。 采用简单、清晰的网络拓扑结构,保证网络的稳定和高性能。 (2) 设备需求 可扩展性强,通过增加新的模块和设备解决网络需求的增长,实现网络的平滑扩容。 设备稳定可靠,性能高,能耐受一定程度的大数据量的冲击和安全问题干扰。 设备具备多功能支持,要求能够采用较少的投资实现较多的功能。 (3) 网络安全需求 针对校园网学生比较活跃,易发生 IP 地址盗用、账号盗用、计算机入侵等安全问题,要求 能够实现端到端的网络安全解决方案。 (4) 网络管理需求 采用方便、灵活的管理方式、支持分层次的 IP 管理。 增城学院图书馆网络结构及各层平面图如下: · 主楼: —— 五楼电子阅览室(104 台) ,办公室及会议室(7 间) ; —— 四楼读者查询(4 台) ; —— 三楼读者查询(4 台) ; —— 二楼读者查询(4 台) ; 计算机网络课程设计 - - 1 —— 一楼读者查询(2 台) ,图书馆管理员(3 台) 。 · 附楼: —— 领导办公室(院长、党委书记、各系部办公室及其他功能办公室 19 间) 。 计算机网络课程设计 - - 2 二、技术选择 计算机网络课程设计 - - 3 根据需求为图书馆建立一个 OSPF(Open Shortest Path First)的快速以太网络,实现网 络的功能特性,可伸缩性,可适应性,可管理性以及节约成本和提高效率。OSPF 是一个动 态链路状态路由选择协议,它使用一个链路状态数据库(LSDB)来构建和计算达到所有已 知目的地的最短路径。它使用 Dijkstra 的 SPF 算法根据 LSDB 中的信息计算路由。OSPF 度量标准(代价)的缺省值是基于带宽的,其计算代价的公式表示如下: 代价=基准带宽/接口带宽 快速以太网的度量是 1,OSPF 中代价的最小值是 1。 OSPF 属于无类路由选择, 使得 IP 地址空间得到更加有效的使用并且减少了路由流量。 无类路由选择有如下的特点: 一个路由选择出口可能匹配一批主机、子网或网络地址; 路由选择表更加短小; 如果不使用 Cisco 快速转发,交换性能会有更大提高; 路由选择协议流量减少。 图书馆,有很多需要对外提供公共服务的服务器,如门户服务器、DNS 服务器、邮件 服务器等,如果将这些服务器直接放置在 Internet 上,则很容易受到攻击。为此我们将这些 提供公共服务的服务器全部放置在防火墙的 DMZ 区域。在防火墙上设置一个 DMZ 端口, 在 DMZ 区域放置一台交换机, 该交换机通过 2 条千兆光纤与 2 台防火墙的 DMZ 端口联接, 而所有的公共服务器则全部接入到该交换机上。 三 、拓扑结构 图书馆总的拓扑结构图如下所示,采用星型拓扑结构。 主楼 1—4 楼 17 台 PC 机接交换机 0,5 楼电子阅览室可用 2 台交换机堆叠接 PC 机,每 5—7 台 PC 机用集线器连接, 领导办公室若有多台 PC 机也用集线器连接, 再接到交换机上, 附楼从主楼接一个交换机过去,每间办公室若有多台 PC 机,则用集线器连接。 计算机网络课程设计 - - 4 为了防止广播风暴等问题以及实现网络的安全性、适应性强、和网络的分割等优点,把 图书馆的网络划分成 4 个 VLAN。 计算机网络课程设计 - - 5 四、网络设计与规划 为图书馆申请分配了一个 NETWORK ID(172.16.2.0/24),划分成 4 个 VLAN。划分 VLAN 的好处主要有三个: (1)端口的分隔。即便在同一个交换机上,处于不同 VLAN 的端口也是不能通信的。这样一个 物理的交换机可以当作多个逻辑的交换机使用。 (2)网络的安全。不同 VLAN 不能直接通信,杜绝了广播信息的不安全性。 (3)灵活的管理。更改用户所属的网络不必换端口和连线,只更改软件配置就可以了 路由配置: 交换机配置: Switch 0: (1)划分 vlan: 计算机网络课程设计 - - 6 (2)把端口静态地划分到 vlan 中: (3)trunk 配置: Switch 1: (1)划分 vlan: 计算机网络课程设计 - - 7 (2)把端口静态地划分到 vlan 中 (3)trunk
2024-05-03 23:29:47 880KB 文档资料
1
基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计,数字图像处理知识,可以直接运行。 基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计,数字图像处理知识,可以直接运行。 基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计,数字图像处理知识,可以直接运行。
1
中文版 密码编码学与网络安全原理与实践
2024-05-01 18:16:05 59.97MB 网络安全
1
CCIE Self-Study CCIE Routing and Switching CCIE Service Provider Exam Certification Guide
2024-05-01 16:47:17 54.52MB CCIE CISCO 网络实验
1
图像可用于进行检测,分割,等桥梁病害,该数据共有一包,包含500张真实桥梁裂缝图像,可与其他数据配合使用,主要运用与神经网络的训练和测试环节。
2024-04-30 21:10:28 3.55MB 数据集 神经网络
1
Qt步进电机上位机控制程序源代码Qt跨平台C C++语言编写 支持串口Tcp网口Udp网络三种端口类型 提供,提供详细注释和人工讲解 1.功能介绍: 可控制步进电机的上位机程序源代码,基于Qt库,采用C C++语言编写。 支持串口、Tcp网口、Udp网络三种端口类型,带有调试显示窗口,接收数据可实时显示。 带有配置自动保存功能,用户的配置数据会自动存储,带有超时提醒功能,如果不回复则弹框提示。 其中三个端口,采用了类的继承与派生方式编写,对外统一接口,实现多态功能,具备较强的移植性。 2.环境说明: 开发环境是Qt5.10.1,使用Qt自带的QSerialPort,使用网络的Socket编程。 源代码中包含详细注释,使用说明,设计文档等。 请将源码放到纯英文路径下再编译。 3.使用介绍: 可直接运行在可执行程序里的exe文件,操作并了解软件运行流程。 本代码产品特点: 1、尽量贴合实际应用,细节考虑周到。 2、注释完善,讲解详细,还有相关扩展知识点介绍。 3、提供代码设计文档,使用文档,环境配置文档等。 4.子功能模块介绍: 步进电机的地址设置、速度设置、正转反转等控制功能; 网络Tc
2024-04-30 18:57:23 3.25MB 网络 网络
1
红蜘蛛网络教室6.2完美破解版 支持512个用户的破解版绝对稳定
2024-04-30 17:51:09 10.16MB
1
随着电力行业的发展,可再生能源的并入以及新能源电动汽车等各种新负荷的加 入, 给电网的安全性和稳定性带来极大挑战。高精度的电力系统中短期负荷预测对电网 资源的科学调度以及电网的高效、安全、稳定运行具有重要意义。因此, 如何准确的预 测电力系统中短期负荷变成了亟待解决的问题。 针对短期时间序列预测, 即对该地区电网未来 10 天间隔 15 分钟的负荷进行预测。 本文利用时间序列预测模型进行分析, 包括但不限于基于统计的 ARIMA 模型, Prophet 模型, 基于集成算法的随机森林算法、XGBoost 模型、梯度提升树模型, 基于神经网络 的 BP 神经网络, 长短期记忆网络等。对于 ARIMA 模型, 分析发现 ARIMA(4 ,0 ,0) 的模型最优。对比分析七大不同算法,发现该数据集 Prophet 模型的预测效果最佳。 针对中期时间序列预测, 即对该地区电网未来 3 个月日负荷的最大值和最小值进行 预测, 对该地区各行业未来 3 个月日负荷最大值和最小值进行预测。同样的, 本文利用 时间序列预测模型进行分析, 结果显示, 对于该数据集的中期时间序列预测, 长短期记 忆网
2024-04-30 16:16:00 1.39MB 网络 网络
1