关键词:
老年教育
人工智能
计算机网络
网络安全
网络风险
摘要:
该文采用动态Landscape-Affinity算法,开发了记忆检测器,通过该算法改善了网络安全状况,特别是针对不断变化的网络威胁.研究结果表明,改进后的动态Landscape-Affinity算法生成的记忆检测器数量增多,真阳性值比原算法提高了3.99%,假阳性值比原算法降低了9.01%.同时,标准偏差较小,验证了改进算法具有更高的稳定性.在第四阶段测试中,当抗体记忆库Fuzzers存在攻击时,风险值迅速上升,表明NARM-AI风险评估模型能够对网络风险作出实时反应.通过改进动态Landscape-Affinity算法,不仅提高了网络安全的稳定性,还增强了对网络风险的实时反应能力.这一成果具有重要的现实意义,既能切实提高老年人的网络安全水平,又为面向非专业用户的网络安全应用提供了一种新的、有效的解决方案.