简介:摘要:网络流量异常检测与分析在当前互联网环境中具有重要的意义。本文提出了一种基于人工智能的网络流量异常检测与分析方法。通过深度学习算法和大规模数据集的训练,实现了对网络流量中的异常行为进行准确检测和分析。实验结果表明,该方法在网络安全领域具有良好的应用前景和效果。
简介:摘要:随着我国社会经济的不断发展,煤矿行业发展迅猛,煤炭使用量逐渐增加。但煤矿井下开采过程中会出现一些安全事故,尤其是一氧化碳异常,会导致井下开采人员出现中毒问题。一氧化碳对人体危害性比较大,会造成开采人员出现头痛、头晕、失眠、恶心等问题,严重的还会导致工作人员心律失常,出现昏迷、嗜睡。不仅影响煤矿井下工作人员的工作能力,也直接损害工作人员身体健康,因此加强煤矿井下一氧化碳异常原因分析十分重要。针对煤矿井下的特殊情况,要找到适当的处理对策,降低和避免出现一氧化碳超标问题,避免发生安全事故,保障煤矿井下操作人员人身健康和安全,提高煤矿井下开采效果和质量。