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关键词： 计算机网络安全   虚拟专用网络(VPN)   数据加密   隧道技术  

摘要： 随着互联网技术的快速发展，网络安全问题日益凸显，数据传输的机密性与完整性面临严峻挑战。虚拟专用网络（VPN）通过构建加密通信通道，能够在公共网络中建立私有化、高安全性的连接，成为保障信息传输安全的重要手段。本文从VPN定义出发，系统分析了其核心技术，阐述了VPN在计算机网络安全中的具体实践，以期为提升网络安全性提供理论支持与实践参考。

关键词： 计算机网络  

ISBN: (纸本)9787568552530

摘要： 本书针对网络安全的定义、内涵、发展 (历史、现状和未来)、学科分支和分类进行介绍。主要内容包括: 网络安全的前世今生、安全对抗的攻防技巧、网络安全的知识图谱、保驾护航新质生产力等。

关键词： 孤立森林算法   网络安全   异常检测   入侵检测   恶意软件识别  

摘要： 阐述孤立森林（iForest）算法在网络安全领域的应用。作为一种高效的异常检测算法，iForest具有不需要标签数据、计算复杂度低、检测速度快等优势。探讨该算法在入侵检测、恶意软件识别和网络流量异常分析等场景的应用价值。总结其在网络安全中的优势与挑战，并提出了未来研究策略。

关键词： 雨课堂   数据驱动   个性化反馈   计算机网络  

摘要： 随着信息技术的发展和智能化教育的兴起，教学数据的收集和分析成为教学改革和创新的重要手段和资源。本文以《计算机网络》课程为例，探索雨课堂数据驱动的个性化反馈教学模式，旨在提高学生的学习效果和教师的教学效率。首先，探讨数据驱动的个性化反馈教学模式构建方法。其次，介绍该模式在《计算机网络》课程教学中的实践，包括课程知识图谱、问卷调查、学习数据获取、个性化反馈策略。最后，通过与传统教学方法进行对比，分析该教学模式对课程目标达成度以及学习效果的影响。

关键词： 云计算   计算机   网络安全存储系统  

摘要： 文章对云计算技术在计算机网络安全存储系统中的应用进行了研究。阐述了计算机网络安全面临的如数据泄露、黑客攻击等诸多严峻挑战，点明了计算机网络安全存储系统设计的重要性；详细探讨了基于云架构的计算机网络安全存储系统设计思路；具体分析了计算机网络安全存储系统云架构的设计方案，并对系统各模块功能的设计和实现进行了一一分析。

关键词： 改进深度神经网络   安全态势   初始化参数   召回率  

摘要： 计算机网络环境复杂多变，不断涌现新的攻击类型，这些攻击类型多样、数据量大且掺杂着大量噪声。文章提出基于改进深度神经网络的计算机网络安全态势预测方法，该方法从多数据源收集网络安全相关数据，并进行预处理。依据网络安全数据的特性，构建改进的深度神经网络模型，如融合CNN与RNN结构或改进LSTM/GRU,并合理初始化参数，在模型训练时，选合恰当损失函数和算法，利用验证集评估并调参优化。对模型进行评估与优化，分类任务采用准确率、召回率等指标，回归任务采用MSE、MAE等指标，依据评估结果进一步优化模型，将新的网络安全数据输入训练好的模型，进行安全态势预测，并根据任务类型解读输出结果。实验结果表明，该方法能够有效提高计算机网络安全态势预测的准确性和适应性。

关键词： 计算机网络   综合布线   合理性   系统设计  

摘要： 随着社会经济的不断发展,计算机信息网络技术被广泛应用于各行各业,有效推动了各行业的发展。基于此，分析了计算机网络综合布线的合理性，包括布线结构、布线路径、布线材料、布线标准及布线预留等方面，探究了计算机网络综合布线系统设计，包括总体思路、子系统划分与组成、传输介质选择与规划、系统设备的选型与配置及系统设计的实施与维护等，以期为网络布线的优化与可持续发展提供参考。

关键词： 高职计算机网络技术专业   教学改革策略   互联网时代  

摘要： 随着互联网技术的快速发展和应用，高职计算机网络技术专业教学面临着严峻的挑战。针对这种状况，本研究提出了一种针对高职计算机网络技术专业教学改革的策略。首先，我们分析了当前计算机网络技术专业教学存在的问题，包括课程设置不理想、教学方式单一、教学资源匮乏等。接着，我们提出了一种互联网时代高职计算机网络技术专业教学的改革策略，包括调整课程结构、改革教学方法、优化教学资源等措施。我们还深入分析了每种策略的具体实施方式和预期效果。研究发现，实施这种改革策略后，学生的学习兴趣得到了提高，教学效果显著提升。此外，教师的教学质量也得到了提高。最后，我们探讨了改革过程中可能遇到的问题和应对策略，以期进一步优化教学改革策略。本研究的结果为高职计算机网络技术专业在互联网时代的教学改革提供了有效的策略参考。

关键词： 网络软件开发   大数据技术   计算机网络  

摘要： 探讨大数据技术在计算机网络软件开发中的应用价值。研究聚焦于大数据处理框架（如Hadoop、Spark）与分布式存储系统的协同机制，通过实时流处理、数据挖掘和机器学习算法优化网络软件性能。研究表明：大数据技术的应用可显著提升计算机数据处理效率，增强决策智能性，并改善用户体验，尤其在流量监测、异常检测及个性化服务方面表现突出。同时，指出了当前存在的数据安全、隐私保护及跨平台兼容性问题。未来研究应重点关注核心技术融合创新、智能化运维体系构建及边缘计算场景拓展，为构建高效、安全的网络软件体系提供理论支持与实践参考。

关键词： 递归神经网络   流量数据   异常行为预测   近似熵   计算机网络安全  

摘要： 提出一种基于递归神经网络(RNN)的方法，用于计算机网络主机异常行为预测，通过使用Kaggle上的计算机网络流量数据集，探讨如何利用RNN模型对网络流量时间序列进行分析，并预测网络流量异常。对数据进行归一化处理，以提高RNN模型的训练效果。构建了多个辅助函数，用于数据集特征和目标的创建、模型训练及预测流量。提出了一种基于近似熵(Approximate Entropy, ApEn)的方法，用于评估时间序列的复杂度和不规则性。研究表明，较高的ApEn值指示着时间序列的高度不规则性，反映出潜在的异常行为。为网络安全监测和异常检测提供了一种新的思路，通过结合RNN模型和时间序列熵分析，可有效地对计算机网络中的异常行为进行早期预警和检测。