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关键词： 融合   模式   七位一体  

摘要： “岗赛课证训思创”融合是我国职业教育课程建设和改革的全新方向,强调以核心职业能力为基础,对接行业标准,注重专业技能培养,旨在提升学生培养质量,满足社会对人才的需求。文章以计算机网络技术专业为例,探讨了“岗赛课证训思创”融合育人过程,并构建了七位一体人才培养模式。

关键词： OBE理念   计算机网络技术课程   混合式教学  

摘要： 计算机网络技术课程具有知识面广、教学内容繁多复杂、知识点更新速度较快的特点。教师只有不断创新教学方法,持续提高教学质量,才能满足学生的学习、就业需要,为社会培养更多全面型的计算机网络技术人才。文章将分析OBE理念的内涵,探讨基于OBE理念的计算机网络技术课程混合式教学实施的必要性,结合现阶段计算机网络技术课程教学中存在的问题,提出基于OBE理念的计算机网络技术课程混合式教学设计要点和设计策略,以期提升计算机网络技术课程的教学质量。

关键词： 计算机技术   网络安全   入侵检测   数据加密  

摘要： 阐述网络安全中的风险因素,分析网络安全防范措施,包括加强技术防范中的防火墙设置、入侵检测、数据加密技术,同时要定期更新系统和软件的补丁,修复已知漏洞,从而降低被攻击程度。

关键词： 人工蜂群算法   DDoS攻击   数据预处理  

摘要： 为应对DDoS(分布式拒绝服务)攻击,文中提出了一种新检测方法。考虑到传统检测方法在处理复杂网络环境时存在局限性,如检测效率低、误报率高等问题,研究采用了人工蜂群算法算法,以出色的搜索能力与高效的优化性能为基础,设计了一种基于人工蜂群算法的DDoS攻击检测模型。通过对网络流量数据进行细致的预处理、特征提取,利用人工蜂群算法对数据特征进行优化分析,旨在提高DDoS攻击的检测准确率与响应速度。研究结果表明,相比传统方法,该检测模型在DDoS攻击检测的准确性、效率、适应性方面都有显著提升,验证了人工蜂群算法在网络安全领域应用的可行性。

关键词： 三全育人   中职   计算机网络技术专业   课程思政  

摘要： “三全育人”教育理念旨在培养全面发展、具有专业素养和良好品德的学生,将思想政治教育与专业教学相结合,多层次、多角度、多方位培养人才。本文以中职计算机网络技术专业教学为研究对象,以“三全育人”理念为指导,提出了加强中职计算机网络技术专业课程思政建设策略,以促进中职计算机网络技术专业的课程思政建设,实现思想政治教育的全员、全方位和全过程育人。

关键词： 云计算   网络安全   安全威胁   漏洞分析   安全解决方案  

摘要： 随着云计算技术的广泛应用,计算机网络安全问题成为云环境中备受关注的焦点。文章在云计算背景下,对网络安全威胁与漏洞展开深入研究与分析。首先,通过对云计算安全体系结构的介绍,建立了一个全面的云安全框架。接着,详细探讨了云计算环境中常见的安全威胁,并对各种攻击手法进行了深入分析。在漏洞分析与评估部分,针对云计算平台的常见漏洞,提出了漏洞评估方法与工具,包括漏洞扫描工具和安全评估框架。最后,为解决云计算环境中的安全问题,文章提出了一系列安全解决方案与策略,包括虚拟化安全加固、数据隐私保护策略、强化身份认证与访问控制以及应对拒绝服务攻击的应急响应策略。通过研究,旨在为云计算网络安全领域提供有力的理论支持和实践指导,以维护云计算系统的稳定性和安全性。

关键词： 人工智能   计算机网络   运维   网络安全   自动化  

摘要： 随着计算机网络的快速发展,计算机网络运维工作面临着前所未有的挑战。人工智能技术的应用,为计算机网络运维带来了革命性的变革。文章分析了计算机网络运维面临的挑战,探讨了人工智能技术在网络运维中的关键应用,包括网络流量分析与预测、故障检测与预测性维护、网络安全监控与入侵检测、自动化配置与优化以及智能客户服务与支持,总结了人工智能技术在提升网络运维效率和安全性方面的潜力,并对未来的发展趋势进行了展望。

关键词： “岗课赛证”   融通   技能型人才   培养模式   计算机网络技术  

摘要： 当前高职院校计算机网络技术专业课程设置存在“课岗”“课赛”“课证”融合度低和“校企合作”不够深入的一些问题,针对上述问题提出了解决思路。剖析“岗课赛证”的内涵并提出基于“岗课赛证”的课程体系构建方法。以M校计算机网络技术专业为例,由工作岗位、工作任务、职业能力、课程模块构建“课岗”关系,由职业能力、课程模块、技能大赛、职业技能资格证书构建“课赛证”关系,优化专业课程设置,促进人才培养模式改革。

关键词： 计算机网络安全   攻防对抗、攻击模拟  

摘要： 阐述基于模拟真实的攻击场景,学习如何主动发现漏洞、进行渗透测试以及有效应对恶意攻击。分析项目设计理念、实施方法以及预期教学效果,以提高计算机网络安全教学的实效性。

关键词： 梯度提升决策树   计算机   网络   异常流量   识别  

摘要： 计算机网络流量数据具有复杂结构和多变性的特点,传统方法难以直接、准确地捕捉并识别出异常流量特征的真实概率分布关系,从而导致异常流量识别的准确性降低。为了克服这一难题,提出基于梯度提升决策树的计算机网络异常流量识别方法。首先,计算基线向量差值以量化正常流量与潜在异常流量之间的差异,并据此初步确定哪些流量数据可能属于异常。利用隐马尔可夫模型对这些潜在的异常流量进行时序特征概率分布关系的分析,并在考虑业务行为的基础上提取异常流量时序特征。然后,引入DIP深度包检测技术,锁定这些异常流量的源IP地址。最后,利用梯度提升决策树(GBDT)构建多个弱学习器,并结合叉熵损失函数来指导模型的训练过程。在训练过程中,GBDT会从流量数据中学习并提取特征(包括DIP技术锁定的IP地址等),构建出一个能够准确分类异常流量的模型。实验结果表明,所提出的方法在异常流量识别方面的平均准确率达到96.60%,平均查全率为96.99%,而平均漏报率仅为0.18%。这些结果表明,所设计的方法具有较高的识别效果和良好的应用性能,能够有效应对计算机网络中复杂多变的异常流量。