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摘要： 编者按:基于数字孪生的网络攻击与防御,探讨了在复杂网络环境下针对风电系统的攻击传播机制、数字孪生驱动的攻击态势感知和多层次防御策略.

摘要： 编者按:概述了深度神经网络与分布式训练方法,探讨了TensorFlow中的分布式训练架构设计和策略,为大规模机器学习任务的实际应用提供了有力支撑.

摘要： 编者按:通过分析网络信息安全保护的需求,探讨了态势感知技术在网络信息安全保护中的应用,阐述了其功能设计思路和步骤. 随着网络信息技术的迅猛发展,网络空间的威胁形态愈加复杂和多样化,网络信息安全已从静态保护逐渐转向动态、智能化的态势感知技术,以提升防护系统的响应速度和准确性.态势感知技术能够整合多源异构数据,实时监测网络全局状态,在早期识别异常行为和潜在威胁的基础上,提供智能化的预警与保护策略.该技术不仅能够实现实时威胁检测,而且具备预测攻击路径、动态调整保护策略的能力,弥补了传统安全防护手段在应对复杂攻击时的局限性.因此,本文将围绕态势感知技术在网络信息安全保护中的应用展开讨论,以期为网络安全防护体系的智能化升级提供参考依据.

摘要： 编者按:提出了基于深度神经网络的方法,采用深度神经网络与电力系统数据特征相结合的方式,建立了有效的异常检测与故障预测模型,实现了对电力系统故障的准确预判. 在当今时代,电力系统在众多领域中发挥着至关重要的作用,其稳定运行对于社会生产和人们的日常生活意义重大.然而,电力系统在运行过程中不可避免地会出现异常与故障,这就凸显了异常检测与故障预测的必要性.基于深度神经网络的方法为解决这一问题提供了新的思路.

摘要： 编者按:探讨了基于攻击路径的网络漏洞检测系统,研究了系统的设计理念、架构组成、主要功能模块以及测试分析,从而实现对网络漏洞的主动检测和安全防护. 网络漏洞作为网络攻击的主要入口,其检测和防御是网络安全领域的核心任务.传统的网络漏洞检测方法多依赖于已知漏洞的签名匹配,难以应对日益复杂的攻击手段和不断变化的攻击路径.因此,研究一种能够主动识别和预警网络漏洞的检测系统,显得尤为重要.本文将详细介绍基于攻击路径的网络漏洞检测系统的设计理念、架构组成、主要功能模块以及测试分析,旨在为网络安全领域提供一种新的检测方法和思路.

摘要： 编者按:通过对信息系统中的安全威胁和漏洞的分析,探讨了基于数据挖掘的信息系统网络安全管理方法步骤,实现了对异常行为的高效检测、高风险漏洞的精准挖掘及未来安全事件的趋势预测.

摘要： 网络安全漏洞是网络系统的脆弱点,也是网络攻击者实施攻击的重要突破口.这些漏洞一旦被恶意利用,将给网络系统带来极大的安全风险,可能影响网络系统的正常运行,甚至给网络运营者造成经济财产损失.有效防范安全漏洞,成为保障网络安全的关键所在.

摘要： 编者按:介绍了大模型在网络安全领域的应用,同时,还讨论了大模型在实际应用中面临的挑战,如高质量数据集匮乏、大模型数据调参消耗资源过大、基于大模型生成答案的可信度不稳定,以及AI人才与安全领域人才专业知识不互通等问题,并提出了相应的应对方案.

摘要： 编者按:阐明了基于区块链的邮件安全问题,总结了邮件安全漏洞机理,提出了基于生成对抗网络的邮件安全漏洞动态修复方法,并设计了相关整体架构. 随着互联网和信息技术的快速发展,邮件系统已成为人们日常交流中不可或缺的重要工具.然而,邮件安全问题日益凸显,成为亟待解决的重大挑战.如何有效识别和修复邮件系统中的安全漏洞,成为信息安全领域的重要研究方向.传统的邮件安全漏洞修复方法往往是基于规则的修复.生成对抗网络(GAN)凭借其在生成和修复任务中的优越性,为解决邮件系统的安全挑战提供了有效性的工具.