时间序列好发论文。根据查询相关公开信息资料显示，从系统论的角度看，时间序列就是某一系统在不同时间（地点、条件等）的响应，围绕时间序列预测、分类、异常检测、表示学习以及在医疗、生物、交通、音乐、金融等方向的应用。
论文查重这个问题是高校学生在毕业前都会面临的，本来完成毕业论文的写作就不是很容易，如果查重后重复率没达标，那么则又需要花费更多的时间与精力去进行降重修改才行。现在大多数的高校对毕业论文的要求都是非常严格的，如果你达不到要求是不能毕业的，这就需要我们特别重视了。通常我们要想完成一篇合格的毕业论文，既要重复率达到要求，也还要通过导师的审查才行。如果你的导师认为你论文内容的结构有问题，那么你依旧需要进行修改才行，如果你老师认为论文内容可以了，那么就只要查重达到要求就行，查重合格了就可以参加最后的论文答辩顺利毕业。通常我们要想一次查重就能合格达到要求是很难的，但学校一般都只会给我们提供1-2次的免费查重机会。所以我们写完论文后首先要做的就是先自己去选择一个安全可靠的查重系统进行自查，在查重的时候我们需要注意要根据学校的要求去提交论文内容,如果学校查重的时候要求的是提供论文整篇所有内容，那么你在自查的时候也就要提交全部的内容，如果提交查重的内容不一样的，那么势必就会影响到查重结果的准确性。怎么选择论文查重网站？论文查重的过程也十分简单，你只需要提交论文然后等待检测就行了，一般检测时间都不会太久大概十几分钟把，查重完我们可以看看论文重复率多少，如果没达到学校要求也可以点在线改重进去看着查重报告结果，将重复语句去一一进行修改。当然了，如果我们要想查重的结果与学校是一样的，那么在查重时就要选择跟学校一样的查重系统才行。
统计学方法有效性高度依赖于给定数据所做的统计的模型假设是否成立。
异常检测的统计学方法的一般思想是：学习一个拟合给定数据集的生成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把他们作为异常点 例如：正态分布的3个 之外的点为异常点，箱线图中超过2个Q的点为异常点
根据如何指定和学习模型，异常检测的统计学方法可以划分为两个主要的类型：参数方法和非参数方法
参数方法 假定正常的数据对象被一个以 为参数的参数分布产生。该参数分布的概率密度函数 给出对象 被该分布产生的概率。该值越小, 越可能成为异常点。
非参数方法 并不假定先验统计模型，而是试图从输入数据确定模型。非参数方法通常假定参数的个数和性质都是灵活的，不预先确定（所以非参数方法并不是说模型是完全无参的，完全无参的情况下从数据学习模型是不可能的）。
仅涉及一个属性或变量的数据称为一元数据。我们假定数据由正态分布产生，然后可以由输入数据学习正态分布的参数，并把低概率的点识别为异常点。
假定输入数据集为 ，数据集中的样本服从正态分布，即 ，我们可以根据样本求出参数 和 。
求出参数之后，我们就可以根据概率密度函数计算数据点服从该分布的概率。正态分布的概率密度函数为
如果计算出来的概率低于阈值，就可以认为该数据点为异常点。
阈值是个经验值，可以选择在验证集上使得评估指标值最大（也就是效果最好）的阈值取值作为最终阈值。
例如常用的3sigma原则中，如果数据点超过范围 ，那么这些点很有可能是异常点。
这个方法还可以用于可视化。箱线图对数据分布做了一个简单的统计可视化，利用数据集的上下四分位数（Q1和Q3）、中点等形成。异常点常被定义为小于Q1－或大于Q3+的那些数据。
用Python画一个简单的箱线图：
涉及两个或多个属性或变量的数据称为多元数据。许多一元异常点检测方法都可以扩充，用来处理多元数据。其核心思想是把多元异常点检测任务转换成一元异常点检测问题。例如基于正态分布的一元异常点检测扩充到多元情形时，可以求出每一维度的均值和标准差。对于第 维：
计算概率时的概率密度函数为
这是在各个维度的特征之间相互独立的情况下。如果特征之间有相关性，就要用到多元高斯分布了。
在许多情况下假定数据是由正态分布产生的。当实际数据很复杂时，这种假定过于简单，可以假定数据是被混合参数分布产生的。
在异常检测的非参数方法中，“正常数据”的模型从输入数据学习，而不是假定一个先验。通常，非参数方法对数据做较少假定，因而在更多情况下都可以使用。
例子：使用直方图检测异常点。
直方图是一种频繁使用的非参数统计模型，可以用来检测异常点。该过程包括如下两步：
步骤1：构造直方图。使用输入数据（训练数据）构造一个直方图。该直方图可以是一元的，或者多元的（如果输入数据是多维的）。
尽管非参数方法并不假定任何先验统计模型，但是通常确实要求用户提供参数，以便由数据学习。例如，用户必须指定直方图的类型（等宽的或等深的）和其他参数（直方图中的箱数或每个箱的大小等）。与参数方法不同，这些参数并不指定数据分布的类型。
步骤2：检测异常点。为了确定一个对象是否是异常点，可以对照直方图检查它。在最简单的方法中，如果该对象落入直方图的一个箱中，则该对象被看作正常的，否则被认为是异常点。
对于更复杂的方法，可以使用直方图赋予每个对象一个异常点得分。例如令对象的异常点得分为该对象落入的箱的容积的倒数。
使用直方图作为异常点检测的非参数模型的一个缺点是，很难选择一个合适的箱尺寸。一方面，如果箱尺寸太小，则许多正常对象都会落入空的或稀疏的箱中，因而被误识别为异常点。另一方面，如果箱尺寸太大，则异常点对象可能渗入某些频繁的箱中，因而“假扮”成正常的。
BOS全名为：Histogram-based Outlier Score。它是一种单变量方法的组合，不能对特征之间的依赖关系进行建模，但是计算速度较快，对大数据集友好。其基本假设是数据集的每个维度相互独立。然后对每个维度进行区间(bin)划分，区间的密度越高，异常评分越低。
HBOS算法流程：
1.为每个数据维度做出数据直方图。对分类数据统计每个值的频数并计算相对频率。对数值数据根据分布的不同采用以下两种方法：
静态宽度直方图：标准的直方图构建方法，在值范围内使用k个等宽箱。样本落入每个桶的频率（相对数量）作为密度（箱子高度）的估计。时间复杂度：
2.动态宽度直方图：首先对所有值进行排序，然后固定数量的 个连续值装进一个箱里，其 中N是总实例数，k是箱个数；直方图中的箱面积表示实例数。因为箱的宽度是由箱中第一个值和最后一个值决定的，所有箱的面积都一样，因此每一个箱的高度都是可计算的。这意味着跨度大的箱的高度低，即密度小，只有一种情况例外，超过k个数相等，此时允许在同一个箱里超过 值。
时间复杂度：
2.对每个维度都计算了一个独立的直方图，其中每个箱子的高度表示密度的估计。然后为了使得最大高度为1（确保了每个特征与异常值得分的权重相等），对直方图进行归一化处理。最后，每一个实例的HBOS值由以下公式计算：
推导过程：
假设样本p第 i 个特征的概率密度为 ，则p的概率密度可以计算为： 两边取对数： 概率密度越大，异常评分越小，为了方便评分，两边乘以“-1”： 最后可得：
1.异常检测的统计学方法由数据学习模型，以区别正常的数据对象和异常点。使用统计学方法的一个优点是，异常检测可以是统计上无可非议的。当然，仅当对数据所做的统计假定满足实际约束时才为真。
在全局异常检测问题上表现良好，但不能检测局部异常值。但是HBOS比标准算法快得多，尤其是在大数据集上。
在期刊上发表论文的前提是了解论文的查重率。只有符合查重检测要求的论文才能顺利发表。在论文检测中，一般期刊论文的查重率不能大于30％，而核心期刊要求在10％-15％之间。 如果作者想在期刊上发表论文，那么论文的审查要求必须明确，论文审查的重复率要求非常全面和严肃，论文的重复检查也必须通过，那么，发表期刊的查重率多少可以发表？paperfree小编给大家讲解。 在期刊上发表论文的前提是了解论文的查重率。只有符合查从监测要求的论文才能顺利发表。在论文检测中，一般期刊论文的重复率不能大于30％，而核心期刊要求在10％-15％之间。因此，在提交论文之前，非常重要的是要知道期刊属于什么类型，论文上的查重检测要求在什么范围内。 在论文检测中，一般检测系统会将查重率高的部分标记为红色，因此重点可以放在红色部分。当文章连续出现相似或抄袭13个单词时，一般会标记为红色，因此可以通过改变顺序来降低重复。
大多数的人都要发表论文，在发表之前还是先看学校的要求才可以，然后再是考虑论文发表的一个查重率，博士生等查重率就不要超过百分之五，就算发表的期刊对查重率要求不高，但是你也必须保证论文是符合学校查重率的要求才可以，不然发表就也不行。
再确定刊物的要求
论文发表的查重率还需要看刊物是如何要求的，大多数刊物对于毕业论文喝职称论文的要求都不高，只要保证了在一定的范围之内就可以了，至少知网当中不要出现整篇重复的情况就可以了，但如果是核心的期刊，那要求就会非常苛刻，甚至需要排期，还要等待一段时间才可以确定发布，所以要发布核心期刊一定是要想办法降低重复率的。
注意论文的整体质量
不管论文的重复率如何，我们都要注重论文的质量，发表的论文和我们写的毕业论文还是会有一定的差异性，因为是需要发表出去的，然后加上自己的职称和后续课题研究都是有关系的，所以要先保证好内容和方向，论文查重率知识一个方面而已，不能忽略也不能完全重复，同时还要尽量保证论文质量。
发表的期刊不同对于查重率的要求也不同，现在的国家期刊都是要一年的时间左右才可以排到期，所以大家可以先写完论文，把论文降到百分之五以内之后再进行投稿，这样就基本可以保证通过期刊以及学校的双重审核了。
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很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。
发表SCI论文，不是那么容易的，如果您要是选择影响因子相对较高的期刊发表，那么实验做的不好基本上是被拒稿的。不清楚您的实验结果不好的结论是您主观臆断还是事实如此，如果仅是主观臆断缺乏信心，不妨让导师或者相关的朋友帮忙检验一下，然后再决定发不发SCI论文.还有SCI论文发表前的前期准备工作也有必要做一下，如果英语水平不过关，不能很准确的表达您的实验内容的话，那么拒稿也是必然的，所以是否需要先找专业的语言润色机构，润色一下，业界比较有名的有查尔斯沃思，然后编辑也会帮助您选择目标期刊。总之，要对自己有信心，实验内容如果很有创新性，还是可以尝试去投稿SCI的。祝您论文发表成功！
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计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、 措施 ，保证网络系统的安全运行，确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。下面是我给大家推荐的计算机网络安全2000字论文，希望大家喜欢!计算机网络安全论文篇一 浅议计算机网络安全防护技术 [摘要] 计算机与网络的发展给人类社会的进步提供了无限机遇,同时也对信息安全带来了严峻挑战。计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、措施,保证网络系统的安全运行,确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。本文重点介绍影响到网络的各种不安全因素,并进一步提出了一些保证网络安全的措施。 [ 关键词] 计算机;网络安全;防护技术 一、计算机网络安全问题 计算机网络中的安全问题主要作用于两个方面,一是对多种信息数据的威胁,包括对信息数据的非法修改、窃取、删除、非法使用等一系列的数据破坏;二是对计算机网络中的各种设备进行攻击。致使系统网络紊乱、瘫痪,乃至设备遭到损坏。 1.网络结构和设备本身安全隐患 现实中的网络拓扑结构是集总线型、星型等多种拓扑结构与一体的混合型结构,拓扑结构中各个节点使用不同的网络设施,包括路由器、交换机、集线器等。每种拓扑结构都有其相应的安全隐患,每种网络设备由于本身技术限制,也存在不同的安全缺陷,这都给网络带来了不同的安全问题。 2. 操作系统 安全 操作系统直接利用计算机硬件并为用户提供使用和编程接口。各种应用软件必须依赖于操作系统提供的系统软件基础,才能获得运行的高可靠性和信息的完整性、保密性。同样,网络系统的安全性依赖于网络中各主机系统的安全性。如果操作系统存在缺陷和漏洞,就极易成为黑客攻击的目标。因此,操作 系统安全 是计算机网络安全的基础。 3.病毒和黑客 病毒可利用计算机本身资源进行大量自我复制,影响计算机软硬件的正常运转,破坏计算机数据信息。黑客主要通过网络攻击和网络侦察截获、窃取、破译、修改破坏网络数据信息。病毒和黑客是目前计算机网络所面临的最大威胁。 二、计算机网络安全防护技术 1.加密技术 数据加密就是对原有的明文或数据按照某种算法,置换成一种不可读的密文,然后再进行信息的存储和传输。密文获得者只有输入相应的密匙才能读出原来的内容,实现数据的保密性。加密技术的关键在于加密的算法和密匙的管理。 加密的算法通常分为对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法就是加密和解密使用同一密匙。对称加密算法加密、解密速度快,加密强度高算法公开。非对称加密算法加密和解密使用不同的密匙,用加密密匙加密的数据只有相应的解密密匙才能打开。非对称加密算法加密数据安全可靠性高,密匙不易被破译。 2.防火墙技术 防火墙技术是目前网络间访问控制、防止外部人员非法进入内部网络,保护内网资源最广泛使用的一种技术。防火墙部署在不同网络安全级别的网络之间,防火墙通过检测数据包中的源地址、目标地址、源端口、目标端口等信息来匹配预先设定的访问控制规则,当匹配成功,数据包被允许通过,否则就会被丢弃。目前市场上常见的防火墙多为状态检测防火墙,即深度包过滤防火墙。防火墙无法防止内部网络用户带来的威胁,也不能完全防止传送已感染的程序和文件。 3.入侵检测技术 网络入侵检测技术主要通过收集操作系统、应用程序、网络数据包等相关信息,寻找可能的入侵行为,然后采取报警、切断入侵线路等手段,阻止入侵行为。网络入侵检测是一种主动的安全防护技术,它只对数据信息进行监听,不对数据进行过滤,不影响正常的网络性能。 入侵检测 方法 主要采用异常检测和误用检测两种。异常检测根据系统或用户非正常行为和计算机资源非正常情况,检测出入侵行为,其通用性强,不受系统限制,可以检测出以前未出现过的攻击方式,但由于不可能对整个系统用户进行全面扫描,误警率较高。误用检测是基于模型的知识检测,根据已知的入侵模式检测入侵行为。误警率低,响应速度快,但要事先根据入侵行为建立各种入侵模型,需要大量的时间和工作。 入侵检测系统分为基于主机和基于网络的入侵检测系统。基于主机的入侵检测技术是对主机系统和本地用户中的历史审计数据和系统日志进行监督检测,以便发现可疑事件,其优点:入侵检测准确;缺点是容易漏检。基于网络的入侵检测系统是根据一定的规则从网络中获取与安全事件有关的数据包,然后传递给入侵分析模块进行安全判断.并通知管理员。优点:节约资源,抗攻击能力好,可实时检测响应。缺点:数据加密限制了从网络数据包中发现异常情况。 4.防病毒技术 网络病毒技术主要包括病毒预防技术、病毒检测技术和病毒消除技术。病毒预防技术通过自身常驻系统内存,优先获得系统控制权,监视、判断病毒是否存在,防止病毒的扩散和破坏。病毒检测技术通过侦测计算机病毒特征和文件自身特征两种方式,判断系统是否感染病毒。病毒消除技术是计算机病毒感染程序的逆过程,根据对病毒的分析,安装网络版查杀病毒软件,杀灭病毒。 总之,随着网络规模的不断扩大,网络安全的重要性也越来越受到关注。目前,我国信息网络安全研究历经了通信保密、数据保护两个阶段。正在进入网络信息安全研究阶段,企业网络安全解决办法主要依靠防火墙技术、入侵检测技术和网络防病毒技术。但是,网络安全不仅仅是技术问题,更多的是社会问题。应该加强f64络安全方面的宣传和 教育 。加强网络使用者的安全防范意识,由被动接受到主动防范才能使网络安全隐患降到最低。 参考文献: [1]张晓薇浅谈计算机网络安全的影响因素与保证措施《黑龙江科技信息》2009年36期 [2]安录平 试述计算机网络安全防护技术《黑龙江科技信息》2009年36期 [3]邢文建 Exploration of ARP virus defense system based on the analysis of NDIS《Proceedings of The Second International Conference on Modelling and Simulation》 计算机网络安全论文篇二 试谈计算机网络安全防护 摘 要：随着计算机网络的迅速发展和普及，人们越来越依赖于网络，大量的信息交换通过互联网实现，同时也有很多重要信息储存在互联网上，网络安全问题也随之产生。因此，计算机网络的安全防护也引起了越来越多的重视，本文重点介绍了网络安全中面临的威胁，并相应的提出了解决措施。 关键词：计算机;网络安全;防护 1 引言 信息技术的发展给人们的生活带来了天翻地覆的变化，计算机网络已经融入了人们的日常生活中，改变着也同时方便了生活和工作。在人们对信息网络的需求和依赖程度与日俱增的今天，网络安全问题也越来越突出。因此，全面的分析影响网络安全的主要原因，有针对性的提出进行网络安全保护的相关对策具有十分重要的意义。Internet的的两个重要特点就是开放性和共享性，这也是导致开放的网络环境下计算机系统安全隐患产生的原因。随着对网络安全问题研究的不断深入，逐渐产生了不同的安全机制、安全策略和网络安全工具，保障网络安全。 计算机网络安全事实上是一门涉及多学科理论知识的综合性学科，主要包括计算机科学、 网络技术 、密码技术、通信技术、数论、信息安全技术和信息论等多种不同学科。网络安全防护是从硬件和软件两方面保护系统中的数据，使其免受恶意的入侵、数据更改和泄露、系统破坏，以保证系统能够正常的连续运行，网络不被中断。 2 计算机网络面临的安全威胁 网络面临的安全威胁也是各种各样，自然灾害、网络系统自身的脆弱性、误操作、人为的攻击和破坏等都是网络面临的威胁。 自然灾害 计算机网络也是由各种硬件搭建而成，因此也是很容易受到外界因素的影响。很多计算机安放空间都缺乏防水、防火、防震、防雷、防电磁泄露等相关措施，因此，一旦发生自然灾害，或者外界环境，包括温度、湿度等，发生剧烈变化时都会破化计算机系统的物理结构。 网络自身脆弱性 (1)计算机网络的基础设施就是操作系统，是所有软件运行的基础和保证。然而，操作系统尽管功能强大，具有很强的管理功能，但也有许多不安全因素，这些为网络安全埋下了隐患。操作系统的安全漏洞容易被忽视，但却危害严重。除操作系统外，其他软件也会存在缺陷和漏洞，使计算机面临危险，在网络连接时容易出现速度较慢或 死机 现象，影响计算机的正常使用。 (2)计算机网络的开放性和自由性，也为攻击带来了可能。开放的网络技术，使得物理传输线路以及网络通信协议也成为网络攻击的新目标，这会使软件、硬件出现较多的漏洞，进而对漏洞进行攻击，严重的还会导致计算机系统严重瘫痪。 (3)计算机的安全配置也容易出现问题，例如防火墙等，一旦配置出现错误，就无法起到保护网络安全的作用，很容易产生一些安全缺口，影响计算机安全。加之现有的网络环境并没有对用户进行技术上的限制，任何用户可以自由的共享各类信息，这也在一定程度上加大了网络的安全防护难度。 很多网民并不具有很强的安全防范意识，网络上的账户密码设置简单，并且不注意保护，甚至很多重要账户的密码都比较简单，很容易被窃取，威胁账户安全。 人为攻击 人为的攻击是网络面临的最大的安全威胁。人为的恶意攻击分为两种：主动攻击和被动攻击。前者是指采取有效手段破坏制定目标信息;后者主要是为了获取或阻碍重要机密信息的传递，在不影响网络正常的工作情况下，进行信息的截获、窃取、破译。这两种攻击都会导致重要数据的泄露，对计算机网络造成很大的危害。黑客们会利用系统或网络中的缺陷和漏洞，采用非法入侵的手段，进入系统，窃听重要信息，或者通过修改、破坏信息网络的方式，造成系统瘫痪或使数据丢失，往往会带来严重不良影响和重大经济损失。 计算机病毒是一种人为开发的可执行程序，具有潜伏性、传染性、可触发性和严重破坏性的特点。一般可以隐藏在可执行文件或数据文件中，不会被轻易发现，也就使计算机病毒的扩散十分迅速和难以防范，在文件的复制、文件和程序运行过程中都会传播。触发病毒后可以迅速的破坏系统，轻则降低系统工作效率，重则破坏、删除、改写文件，使数据丢失，甚至会破坏系统硬盘。平时在软盘、硬盘、光盘和网络的使用中都会传播病毒。近年来也出现了的很多恶性病毒，例如“熊猫烧香病毒”等，在网络上迅速传播，产生了十分严重的不良后果。 除病毒之外，垃圾邮件和间谍软件等也会威胁用户的隐私和计算机安全。 3 网络安全防护措施 提高安全防护技术手段 计算机安全防护手段主要包括防火墙技术、加密技术、访问控制和病毒防范等。总的来说，提高防护手段，主要是从计算机系统管理和物理安全两方面着手。 计算机网络安全，首先要从管理着手，一是对于使用者要进行网络 安全教育 ，提高自我防范意识。二是要依靠完整的网络安全管理制度，严格网络执法，打击不法分子的网络犯罪。另外，要加强网络用户的法律法规意识和道德观念，减少恶意攻击，同时传播网络防范基本技能，使用户能够利用计算机知识同黑客和计算机病毒等相抗衡。 物理安全是提高网络安全性和可靠性的基础。物理安全主要是网络的物理环境和硬件安全。首先，要保证计算机系统的实体在安全的物理环境中。网络的机房和相关的设施，都有严格的标准和要求要遵循。还要控制物理访问权限，防止未经授权的个人，有目的的破坏或篡改网络设施。 完善漏洞扫描设施 漏洞扫描是一种采取自动检测远端或本地主机安全的技术，通过扫描主要的服务端口，记录目标主机的响应，来收集一些特定的有用信息。漏洞扫描主要就是实现安全扫描的程序，可以在比较短的时间内查出系统的安全脆弱点，从而为系统的程序开发者提供有用的参考。这也能及时的发现问题，从而尽快的找到解决问题的方法。 4 结束语 经过本文的分析，在通讯技术高速发展的今天，计算机网络技术也不断的更新和发展，我们在使用网络的同时，也要不断加强计算机网络安全防护技术。新的应用会不断产生，网络安全的研究也必定会不断深入，以最大限度地提高计算机网络的安全防护技术，降低网络使用的安全风险，实现信息平台交流的安全性和持续性。 参考文献 [1]赵真.浅析计算机网络的安全问题及防护策略[J].上海工程技术学院教育研究，2010，(03)：65-66. [2]刘利军.计算机网络安全防护问题与策略分析[J].华章，2011，(34)：83-84. [3]赵海青.计算机网络应用安全性问题的防护策略[J].青海教育，2012，(04)：45-46. [4]郑恩洋.计算机网络安全防护问题与策略探讨[J].计算机光盘软件与应用，2012，(15)：158-158. 计算机网络安全论文篇三 浅谈计算机网络安全影响因素与对策 0引言 随着计算机网络的发展,病毒、黑客、木马等的恶意攻击使网络安全问题日益突出，如何提高网络安全的防御能力越来越受到人们的关注。本文分析了当前计算机网络安全所面临的威胁及影响因素,并针对存在的问题提出了加强网络安全防御能力的对策。网络技术的发展给人们提供了信息交流的平台，实现了信息资源的传播和共享。但随着计算机网络应用的广泛深入，运行环境也复杂多变，网络安全问题变得越来越突出，所造成的负面影响和严重性不容忽视。病毒、黑客、木马等的恶意攻击，使计算机软件和硬件受到破坏，使计算机网络系统的安全性与可靠性受到非常大的影响，因此需要大力发展网络安全技术，保证网络传输的正常运行。 1影响计算机网络安全的因素 系统缺陷 虽然目前计算机的操作系统已经非常成熟，但是不可避免的还存在着安全漏洞，这给计算机网络安全带来了问题，给一些黑客利用这些系统漏洞入侵计算机系统带来了可乘之机。漏洞是存在于计算机系统中的弱点，这个弱点可能是由于软件或硬件本身存在的缺陷，也可能是由于系统配置不当等原因引起的问题。因为操作系统不可避免的存在这样或那样的漏洞，就会被黑客加以利用，绕过系统的安全防护而获得一定程度的访问权限，从而达到侵入他人计算机的目的。 计算机病毒 病毒是破坏电脑信息和数据的最大威胁，通常指能够攻击用户计算机的一种人为设计的代码或程序，可以让用户的计算机速度变慢，数据被篡改，死机甚至崩溃，也可以让一些重要的数据信息泄露，让用户受到巨大损失。典型的病毒如特洛伊木马病毒，它是有预谋的隐藏在程序中程序代码，通过非常手段伪装成合法代码，当用户在无意识情况下运行了这个恶意程序，就会引发计算机中毒。计算机病毒是一种常见的破坏手段，破坏力很强，可以在很短的时间降低计算机的运行速度，甚至崩溃。普通用户正常使用过程中很难发现计算机病毒，即使发现也很难彻底将其清除。所以在使用计算机过程中，尤其包含一些重要信息的数据库系统，一定加强计算机的安全管理，让计算机运行环境更加健康。 管理上的欠缺 严格管理是企业、机构及用户网络系统免受攻击的重要措施。很多用户的网站或系统都疏于这方面的管理，如使用脆弱的用户口令、不加甄别地从不安全的网络站点上下载未经核实的软件、系统升级不及时造成的网络安全漏洞、在防火墙内部架设拨号服务器却没有对账号认证等严格限制等。为一些不法分子制造了可乘之机。事实证明，内部用户的安全威胁远大于外部网用户的安全威胁，使用者缺乏安全意识，人为因素造成的安全漏洞无疑是整个网络安全性的最大隐患。 2计算机网络安全防范措施 建立网络安全管理队伍 技术人员是保证计算机网络安全的重要力量，通过网络管理技术人员与用户的共同努力，尽可能地消除不安全因素。在大力加强安全技术建设，加强网络安全管理力度，对于故意造成灾害的人员必须依据制度严肃处理，这样才能使计算机网络的安全得到保障，可靠性得有效提高，从而使广大用户的利益得到保障。 健全网络安全机制 针对我国网络安全存在的问题，我国先后颁布了《互联网站从事登载新闻业务管理暂行规定》、《中国互联网络域名注册暂行管理办法》、《互联网信息服务管理办法》等相关法律法规，表明政府已经重视并规范网络安全问题。但是就目前来看管理力度还需要进一步加大，需要重点抓这些法律法规的贯彻落实情况，要根据我国国情制定出政治、经济、军事、 文化 等各行业的网络安全防范体系，并加大投入，加大重要数据信息的安全保护。同时，要加大网络安全教育的培训和普及，增加人们网络安全教育，拓展网络安全方面的知识，增强网络安全的防范意识，自觉与不良现象作斗争。这样，才能让网络安全落到实处，保证网络的正常运行。 加强网络病毒防范，及时修补漏洞 网络开放性的特点给人们带来方便的同时，也是计算机病毒传播和扩散的途径。随着计算机技术的不断进步，计算机病毒也变得越来越高级，破坏力也更强，这给计算机信息系统的安全造成了极大威胁。因此，计算机必须要安装防毒杀毒的软件，实时对病毒进行清理和检测，尤其是军队、政府机关及研究所等重点部门更应该做好病毒的防治工作，保证计算机内数据信息的安全可靠。当计算机系统中存在安全隐患及漏洞时，很容易受到病毒和黑客的入侵，因此要对漏洞进行及时的修补。首先要了解网络中安全隐患以及漏洞存在的位置，这仅仅依靠管理员的 经验 寻找是无法完成的，最佳的解决方案是应用防护软件以扫描的方式及时发现网络漏洞，对网络安全问题做出风险评估，并对其进行修补和优化，解决系统BUG，达到保护计算机安全的目的。 3计算机信息安全防范措施 数据加密技术 信息加密是指对计算机网络上的一些重要数据进行加密，再使用编译方法进行还原的计算机技术，可以将机密文件、密码口令等重要数据内容进行加密，使非法用户无法读取信息内容，从而保证这些信息在使用或者传输过程中的安全，数据加密技术的原理根据加密技术应用的逻辑位置，可以将其分成链路加密、端点加密以及节点加密三个层次。 链路加密是对网络层以下的文件进行加密，保护网络节点之间的链路信息;端点加密是对网络层以上的文件进行加密，保护源端用户到目的端用户的数据;节点加密是对协议传输层以上的文件进行加密，保护源节点到目的节点之间的传输链路。根据加密技术的作用区别，可以将其分为数据传输、数据存储、密钥管理技术以及数据完整性鉴别等技术。根据加密和解密时所需密钥的情况，可以将其分为两种：即对称加密(私钥加密)和非对称加密(公钥加密)。 对称加密是指加密和解密所需要的密钥相同，如美国的数据加密标志(DES);非对称加密是指加密与解密密钥不相同，该种技术所需要的解密密钥由用户自己持有，但加密密钥是可以公开的，如RSA加密技术。加密技术对数据信息安全性的保护，不是对系统和硬件本身的保护，而是对密钥的保护，这是信息安全管理过程中非常重要的一个问题。 防火墙技术 在计算机网络安全技术中，设置防火墙是当前应用最为广泛的技术之一。防火墙技术是隔离控制技术的一种，是指在内部网和外部网之间、专用网与公共网之间，以定义好的安全策略为基准，由计算机软件和硬件设备组合而成的保护屏障。 (1)包过滤技术。信息数据在网络中传输过程中，以事先规定的过滤逻辑为基准对每个数据包的目标地址、源地址以及端口进行检测，对其进行过滤，有选择的通过。 (2)应用网关技术。通过通信数据安全检查软件将被保护网络和其他网络连接在一起，并应用该软件对要保护网络进行隐蔽，保护其数据免受威胁。 (3)状态检测技术。在不影响网络正常运行的前提下，网关处执行网络安全策略的引擎对网络安全状态进行检测，对有关信息数据进行抽取，实现对网络通信各层的实施检测，一旦发现某个连接的参数有意外变化，则立即将其终止，从而使其具有良好的安全特性。防火墙技术作为网络安全的一道屏障，不仅可以限制外部用户对内部网络的访问，同时也可以反过来进行权限。它可以对一些不安全信息进行实时有效的隔离，防止其对计算机重要数据和信息的破坏，避免秘密信息泄露。 身份认证 采取身份认证的方式控制用户对计算机信息资源的访问权限，这是维护系统运行安全、保护系统资源的一项重要技术。按照用户的权限，对不同的用户进行访问控制，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问，是防止不法分子非法入侵的关键手段。主要技术手段有加密控制、网络权限控制、键盘入口控制、逻辑安全控制等。 4结束语 计算机网络安全是一项复杂的系统工程，随着网络安全问题日益复杂化，计算机网络安全需要建立多层次的、多 渠道 的防护体系，既需要采取必要的安全技术来抵御病毒及黑客的入侵，同时还要采用 规章制度 来约束人们的行为，做到管理和技术并重。我们只有正视网络的脆弱性和潜在威胁，大力宣传网络安全的重要性，不断健全网络安全的相关法规，提高网络安全防范的技术水平，这样才能真正解决网络安全问题。 猜你喜欢： 1. 计算机网络安全技术论文赏析 2. 计算机网络安全技术论文范文 3. 计算机网络信息安全的论文 4. 计算机网络安全方面的论文 5. 计算机网络安全的相关论文
审题是个老掉牙的话题，但是我们在这里依然强调出来，是因为很多同学还是不厌其烦地犯着不切题意的毛病，关键在于我们同学缺乏审题能力和正确的审题方法。
1、传感器技术：自动驾驶汽车上，前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器。光学摄像头包括单摄像头、多摄像头，多普勒雷达包括短距离雷达、远距离雷达，还有激光雷达就是车顶上那个旋转的机器，GPS定位装置，等等，构成汽车认识环境的眼睛。2、芯片技术：也就是能够处理多个传感器采集的数据，并能整合的类似小计算机的超级芯片，使汽车的“总计算机”体积、成本大为减小，并能应用于汽车成为可能。否则汽车里将没有人坐的地方、老百姓也买不起这些庞大计算机群的汽车。3、操作系统：计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等。无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力。4、网络技术：无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。总之，万里长征刚走了第一步，距离进入百姓家庭，还相当遥远。比如，那个车顶上老是旋转的东西就让人感到很不雅观。汽车制造商真的搞无人驾驶，自己把自己推给了芯片公司、计算机公司、网络公司，沦为装配厂的一员，也是很不情愿的事。
你好，车道线检测本质上是参数估计问题。在做实际工程时，要回答两个问题：1、车道线的Mathematical Model选什么？2、检测到的车道线到底属于什么类型？对于第一个问题，常用的车道线模型分为两类，参数化模型如Line/parabola/cubic, poly-line/spline, Clothoid, 只需若干个参数，即可描述整个车道线形状；也有基于数据的，如Support Vector Regression, Gaussian Process Regression，这种方法需要有正确数据的支撑，学习出相应的参数。用于车道线的参数估计问题并不简单，因为数据本身除了noise外，还有outlier。一个外点就能让传统的最小二乘法失效。Hough Transform, RANSAC, Least Trimmed Square, Bayesian Filter都可以用来鲁棒参数估计。对于第二个问题，检测到的车道线可以分为白实线、黄实线等，要用到分类的算法，我不是很懂，就不强答了。ps：使用相机检测车道线已经是ADAS的标配了，但是，但是，但是，对无人驾驶而言，相机对环境的敏感性，导致车道线检测有时候会失效。这个时候，最好使用激光传感器作为补充。pps：更进一步，为什么一定要检测车道线呢？Stanford的博士论文就没有涉及到车道线，他们把地面上的有效信息（包含车道线、人行横道、转向箭头、甚至裂缝）拼接为高精度地图，在线定位就行了。
论文中异质性检验是什么介绍如下：
异质性一般指meta分析中，纳入文献之间的存在的异质性。其广义定义为：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究间的内在真实性的变异。狭义定义为：专指统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也表明除可预见的偶然机会外研究间存在的差异性。
异质性检验方法又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。
应用Q及I²统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测异质性的程度；适当应用图示法，找到引起异质性的异常点（某个或某几个研究）
处理：
在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。
meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。
通过亚组分析、meta回归、敏感性分析分析异质性的来源。
由于学术研究需要，笔者在最近半个月泛读了十几篇关于群智感知的论文，因此想对群智感知这个概念作个整体的框架分析，给大家普及理论知识的同时也希望和大家一同学习进步。 移动群智感知 最早是由Raghu K. Ganti在2011年发表于IEEE的文章《Mobile crowdsensing: current state and future challenges》中提出，后于2012年清华大学刘云浩教授发表文章《群智感知计算》并在国内首次阐述 群智感知 （Crowd Sensing），而这个概念所依托的思想却源自于美国杂志《Wired》于2006年发明的一个专业术语——众包（Crowd Sourcing）。众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的大众志愿者的做法，通俗来讲，众包就是指在互联网上把工作分配给社会大众共同参与完成的一种社会生产模式。在这种分布式协作的模式下，解决问题的人数从一人增长至多人，这种集大家之所长的形式更能发挥问题本身的价值，所谓“众人拾柴火焰高”嘛。而刘云浩教授则将众包与感知两个概念进行融合，提出了立足于物联网的新概念—— 群智感知 。 群智感知 指的是结合众包思想和移动设备感知能力的一种数据获取新型模式，详细点讲，就是指大规模的普通用户通过其自身携带的智能移动设备来采集感知数据并上传到服务器，服务提供商对感知数据进行记录处理，最终完成感知任务并利用收集的数据给用户提供日常所需服务的过程。近些年随着各种移动设备和可穿戴设备（如智能手机、手表手环、平板电脑、联网汽车等）的普及，其内置传感器（如加速计、陀螺仪、摄像头、指南针、GPS、麦克风、车载电话等）的存在逐渐被企业重视，利用这些传感设备收集的数据可以分析提取许多有用信息。传统的传感器感知网络在面对大范围大规模的感知任务时需要安装大量专业传感设备，导致维护成本高且覆盖范围受限，使得感知任务的完成效果和效率都大打折扣。与传统感知网络不同， 群智感知 网络利用大量普通用户手中设备的单一感知单元收集数据，这种方式因为移动设备的普遍性和用户位置移动的灵活性，完美解决了前者的问题，同时互联网+的发展更是加快了群智感知的研究与应用。如今 群智感知 在环境污染监测、环境噪声地图、城市交通路况、社交网络与医疗保健等方面都已经得到了应用，在可预见的未来它将会应用到更多的业务场景中。 上图是笔者对 群智感知 系统作的结构划分图。根据关注因素的不同，刘文彬博士将其划分为移动群智感知（Mobile Crowd Sensing）和稀疏群智感知（Sparse Crowd Sensing）。其中，移动群智感知主要关注用户，强调利用移动用户的广泛存在性、灵活移动性和机会连接性来执行感知任务，属于上文Raghu K. Ganti提到概念的广义化，即特指普通用户利用随身携带的智能设备上传感知数据；而稀疏群智感知则更加关注数据，通过挖掘和利用已感知数据的时空关联来推断未感知区域的数据。 典型的 移动群智感知 系统通常会由多个任务发起者、大量的移动用户和云端感知平台组成，最近的学术研究中有学者开始结合区块链实现最大化的隐私保护。任务发起者根据自身需求，向感知平台提交任务；感知平台向所有用户发布任务；移动用户携带智能设备执行任务并上传数据获得报酬；感知平台为任务发起者提供数据处理与计算服务。在整个过程中，数据、任务与用户是三个值得关注的关键点，因此笔者借此归纳出以下六个具体研究方向：数据收集、用户招募、任务分配、隐私保护、数据质量和激励机制。 稀疏群智感知 即招募用户感知部分区域的数据，然后利用其时空关联推断其他未感知区域的数据，以显著减少感知消耗并保证数据准确度。在物理世界中，绝大多数收集到的感知信息或数据都是连续的，比如气温、湿度、交通情况等，拿气温举个例子帮助大家理解：在同一地点，连续两分钟的温度度数极为接近，或者在同一时刻，相距五米的两个温度度数基本一致，这就是时空关联性。所以我们可以通过此时此地的气温推断出方圆五米内及两三分钟内的气温，即利用已知数据推断未知数据。但这样推断出的数据存在准确性的问题，因此笔者同样归纳出以下四个具体研究方向：数据推断、感知区域选择、数据质量和激励机制。 下面简单讲讲各个方向的研究策略。 1. 数据收集 方式分为机会式群智感知和参与式群智感知。机会式群智感知是指感知平台通过直接或间接方式感知用户的行为，对用户干扰较小，但数据精度依赖于感知算法和应用环境，且需较高的隐私保护机制激励用户的参与；参与式群智感知是指由用户主动参与感知任务，数据精度高但容易受用户主观意识干扰，且易发生恶意用户上传虚假数据的情况，因此需强的数据质量评估机制。数据收集时一般使用马尔科夫随机场来建模数据关联结构，并通过互信息理论来量化用户的隐私损失。 2. 用户招募 一般根据不同场景的划分分别进行讨论，包括离线场景和在线场景，或者完全信息场景、部分信息场景和动态社交影响场景等，可将其转化为图的加权最大割问题进行解决。 3. 任务分配 一般将其转化为二部图最大加权匹配问题进行解决，也可利用机器学习对用户类型进行预测，进而给合适用户分配合适任务。 4. 隐私保护 解决方案可分为匿名化、数据扰动和数据加密三种。匿名化一般使用k-匿名算法，简单理解就是在一个数据集中至少无法从k-1个数据中识别出某用户的隐私信息，即将一条数据隐藏于k-1条数据中进而无法区分；数据扰动即给数据添加噪声，一般使用差分隐私，即对查询的结果加入噪声变量，使得攻击者无法辨别某一样本是否在数据集中，一个形象的说法就是，双兔傍地走安能辨我是雄雌；数据加密一般使用AES、RSA等常用加密算法，或者使用签名+加密的签密算法。 5. 数据质量 解决方案可分为真值发现、可信度和真值引出三种。真值发现是指通过对用户的感知数据进行估计，来挖掘真实可信的数据；可信度是指通过分析用户的历史数据，得出用户的可信程度，或通过感知数据中的异常点检测手段，剔除异常的感知数据，从而选取可信度较高的数据；真值引出是指通过机制设计的手段，将用户的数据质量作为影响用户激励的因素，结合对等预测等方式使得用户主动真实地上报其感知质量。 6. 激励机制 可划分为基于娱乐游戏的激励机制、基于信誉值的激励机制和基于报酬支付的激励机制，而基于报酬支付的激励机制又可划分为以平台为中心的模式和以用户为中心的模式。以平台为中心的模式是指平台给出报价，用户自行决定是否参与感知任务，分为基于时间的报酬支付、基于贡献值的报酬支付和基于数据质量的报酬支付，一般采用斯塔克伯格博弈（Stackelberg game）建模；以用户为中心的模式是指用户决定报价，由平台决定是否接受该价格，并挑选合适价格用户完成感知任务，分为离线和在线两种场景下的激励机制，一般采用反向拍卖（Reverse auction）建模，需要保证诚实性、个体理性和计算有效性。 7. 数据推断 和 感知区域选择 两个方向的研究比较欠缺，笔者只看到了一两篇关于此方面研究的文章，论文作者采用压缩感知来设计数据推断算法，而对于感知区域选择则使用机器学习理论中的强化学习算法。 群智感知理论仅用上文这小小的篇幅无疑是讲不完的，这终归只是冰山一角，因此之后笔者会慢慢地将这个理论进行完善，感谢支持！ 参考文献： [1]王凯. 基于差分隐私的群智感知数据保护方法研究[D].南京邮电大学,2020. [2]刘媛妮,李垚焬,李慧聪,李万林,张建辉,赵国锋.基于拍卖模型的移动群智感知网络激励机制[J].通信学报,2019,40(07):208-222. [3]王静. 基于强化学习的群智感知激励机制研究[D].中国科学技术大学,2021. [4]杜扬. 面向群智感知的数据收集与数据筛选技术研究[D].中国科学技术大学,2020. [5]胡佳慧. 面向群智感知系统的个性化隐私保护研究[D].武汉大学,2019. [6]倪凯敏. 面向群智感知系统的隐私保护增量真值发现算法研究[D].安徽大学,2020. [7]王鑫. 面向任务需求的群智感知任务分配模型[D].哈尔滨师范大学,2021. [8]刘文彬. 面向移动用户和时空数据的群智感知方法研究[D].吉林大学,2020. [9]杨光. 群智感知中的激励机制设计[D].浙江大学,2020. [10]李梦茹. 群智感知中基于区块链的安全激励机制研究[D].北方工业大学,2019.
方法一：多查阅期刊文献，如：计算机科学与应用 期刊方法二：咨询导师或者师哥师姐方法三：自己写，慢慢思考