简介:摘要:随着互联网技术的发展和应用,网络安全威胁识别与防御已成为当前亟需解决的问题。本研究采用大数据技术,对网络安全威胁进行识别与防御研究。基于大数据分析框架,对海量网络数据进行分析和处理,采用机器学习方法对网络流量中的异常行为进行准确识别,并构建了实时威胁识别与防御模型。研究结果表明,与传统网络安全防御策略相比,这种方法在识别网络异常行为和应对网络攻击上更具有效性和实时性,大大提升了网络安全防护的能力。此外,本研究进一步对比了不同机器学习算法在网络安全威胁识别中的性能和效率,为选择更为高效的网络安全防御策略提供了有益参考。本研究有助于促进网络安全威胁识别技术的发展,提高网络安全防护的预警水平和应对能力,充分发挥大数据在网络安全领域中的优势。
简介:摘要:继电器因其独特的电气特性、物理特性及良好的通用性,广泛应用于地铁列车控制系统,是实现各项逻辑功能的关键器件。继电器能否正确动作,对地铁列车的运作稳定性至关重要。继电器故障一直困扰着列车的正常运营。对于继电器触点瞬时的动作故障,存在回库后故障排查定位困难。特别是随着运营时间的延长,继电器故障可能会不断增加。对涉及继电器的关键控制电路进行技术改造,可提高检修效率和运营保障能力,最简单易行的方法就是采用高可靠性继电器,对关键控制回路增加冗余设计。此外,对于新造车辆和进入架大修期的车辆,采用LCU替代是未来的一个发展方向。本文主要分析地铁车辆继电器故障分析与控制优化。
简介:摘要:随着大数据的兴起,人们越来越认识到计算机编程在大数据分析中的重要性,然而其应用也面临着不少挑战。本研究切实的详实探究了计算机编程对于大数据分析的作用与挑战。具体来说,计算机编程使得我们能够从庞大的数据获得有价值的信息,而这是手动分析无法完成的。因此计算机编程在大数据预处理,数据清洗,数据转换和数据学习等方面起着极其重要的作用。然而,大数据的复杂性,多样性和数据安全性也给计算机编程带来了巨大的挑战。这包括数据规模的快速增长使得数据存储和计算成本增大,数据的多样性导致处理数据的复杂性增加,以及数据的安全性引发的隐私和合规性问题。此外,本研究也探讨了针对这些挑战的可能解决之道,如使用云计算来解决存储和计算问题,采用先进的数据处理算法和机器学习模型来降低数据处理的复杂性,以及使用加密和匿名化技术来保护数据安全。本研究的结果对于理解计算机编程在大数据分析中的应用和挑战具有重要的参考价值。
简介:摘要:随着信息技术以及互联网的快速发展,网络安全问题日益突出。本研究旨在探讨结合人工智能技术对网络安全进行有效检测和防护。首先,通过构建一种基于人工智能的网络安全威胁感知模型,对网络异常行为进行精确快速识别。其次,基于深度学习的网络入侵检测系统用于识别各种未知的或者复杂的入侵方式。研究结果显示,相比于传统的基于规则和特征的检测技术,基于人工智能技术的网络安全防护系统对于网络安全威胁的检测准确率显著提高,且对大规模和复杂的网络环境均能提供有效防护。此外,该技术还具有学习能力强、自我适应能力强等优势,对于未知的网络威胁也能及时作出准确反应。本研究成果对于提高网络安全防护水平以及保障网络空间安全具有重要的实践意义。