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关键词： GSDE算法   GRU算法   计算机网络   安全入侵   入侵检测模型  

摘要： 为了提升计算机网络安全防护能力,提出了一种融合广义状态相关探索(GSDE)与门控循环单元(GRU)的计算机网络安全入侵检测模型。模拟网络入侵过程,设定计算机网络安全入侵检测标准。动态采集计算机网络流量、用户行为及网络日志等运行数据,通过GSDE与GRU算法的融合和迭代学习提取计算机网络运行特征,采用特征匹配的方法检测计算机网络入侵状态。测试结果显示,不同工况下的优化设计模型入侵检测正确率比传统模型高,且其入侵强度检测误差平均值为0.004,说明该模型的检测性能更佳。

关键词： 计算机   网络信息安全   加密技术  

摘要： 计算机网络的普及带来了信息交流的便利,但也引发了信息安全问题,网络攻击、数据泄露以及信息篡改等问题不仅威胁到民众人身财产安全,还对企业经营和国家安全造成严重影响。加密技术作为信息安全的重要保障手段,通过对数据的加密处理,确保了数据传输和存储过程中的安全性。本文探讨计算机网络信息安全的防护层级,分析计算机网络信息安全的防护方法,并探讨了计算机网络信息的加密技术,旨在为提升计算机网络信息安全保障效率提供参考性意见。

关键词： 计算机网络技术   电力信息   通信工程   应用  

摘要： 在当今科技迅猛发展的背景下,电力信息通信工程建设进程快速推进,同时面临着诸多挑战与机遇。计算机技术与网络基础设施高度融合,为信息传递提供了多种方案。物联网、大数据、云计算等先进技术的应用,促进了电力系统实现全面智能监管,提升了电力系统的智能水平,助力于节能减排和绿色产能目标的达成。文章以电力信息通信工程为视角,探讨了计算机网络技术在其中的应用策略,以供借鉴。

关键词： 计算机网络技术   电视播出系统   应用优势   应用   推广实践  

摘要： 在“互联网+”时代背景下,电视领域通过计算机网络技术的应用正快速朝着数字化方向转型,数字信号已经成为电视信号传输的重要形式,有效地提升了电视的播出性能,为观众提供了更加优质的电视节目,更好地满足了人们的节目收看需求。本文将对计算机网络技术在电视播出系统中的应用优势进行分析,并对计算机网络技术在电视播出系统中的推广实践进行研究。

关键词： 人工智能   计算机网络技术   运用分析  

摘要： 伴随着计算机网络技术的不断进步,研究者对网络技术的探索与实践日益深入。当前,将计算机网络技术与人工智能结合使用已变得相当常见。计算机网络技术与人工智能的融合让网络技术更为智能化和信息化。人工智能的运用不局限于工作层面,生活中也同样得益于其发展。人工智能技术作为一种新兴技术已渗透至生活各个层面。特别是在日常生活中,其影响深远不容忽视。因此,民众对于人工智能技术与电子设备之间的关系应有所认识,并且需要全面掌握人工智能技术在各个生活环节的应用知识。

关键词： 计算机网络   有线通信工程   数据加密  

摘要： 文章深入分析了计算机网络通信系统在有线通信工程中的数据加密技术,并强调了在实施过程中相关单位必须对各个环节进行严格控制,以确保计算机网络的有效应用。文章详细讨论了数据链路层加密、节点加密、端到端加密等技术,以及数字签名和数字证书等安全机制的实现。文章旨在提高公众对计算机网络安全技术及有线通信工程的认识,推动有线通信向数字化和信息化方向发展,并鼓励相关单位选择合适的计算机网络技术,从而提升有线通信的整体安全水平。

关键词： 计算机   信息传输   人工鱼群   信息融合   安全监测  

摘要： 随着计算机网络的快速发展和广泛应用,网络安全问题愈发受到重视。在计算机网络信息传输安全监测中,存在较多的影响因素,只有将这些因素融合分析,才能保证信息传输的安全性。以信息融合作为技术支持,提出一种计算机网络信息传输安全监测方法,对计算机网络信息传输安全监测的关键影响因素进行了深入分析,并基于人工鱼群算法,对影响因素进行权重寻优,以计算机网络安全状态实际值与预测值之间的偏差为目标函数,根据优化结果对参数和权重系数进行调整和融合,从而计算出网络的安全态势值,实现计算机网络信息传输安全监测。

关键词： 智能终端   大数据   网络安全   技术应用  

摘要： 文章对大数据计算机的网络风险种类进行分析,深入探讨常见的网络安全问题,并针对问题提出相应的技术应用措施,以期提高计算机网络安全性,凸显网络安全技术的应用价值。

关键词： 量子遗传算法(QGA)   通信网络覆盖   优化控制  

摘要： 提出了一种基于量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的计算机通信网络覆盖优化方法。通过构建通信网络覆盖模型,并结合QGA的量子编码、量子旋转门操作和自适应调整策略,有效提高网络的覆盖率,同时减少节点分布的冗余。实验结果表明,与传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相比,QGA在不同节点数量和覆盖半径下均能实现更高的网络覆盖率和更低的冗余率。在不同迭代次数的实验中,QGA展现出快速收敛和高效优化的能力,证明其在复杂网络环境中的应用优势。