基于人工智能的信息安全态势感知系统设计
李颖
摘要：设计了一种基于人工智能的信息安全态势感知系统，该系统利用深度学习技术实时监测和分析网络中的数据流量、日志记录和事件，以便及时发现并应对可能的安全威胁。通过对大量的实时和历史数据进行分析，系统可以自动识别异常行为和潜在的攻击模式，并提供预警和建议，以加强网络安全防御。实验结果表明，该系统在多个真实网络环境中表现出良好的性能和可靠性，能够有效地提升信息安全态势感知的能力，为网络安全管理提供了有力支持。

基于深度学习的网络路由优化算法设计
闫凯迪
摘要：随着互联网规模的快速扩张和应用场景的高度多样化，传统的网络路由算法在应对复杂、动态的网络环境时面临着日益显著的挑战。在这种背景下，深度学习技术的兴起为应对这一挑战提供了全新的思路和方法。研究旨在通过设计一种基于深度学习的网络路由优化算法来提升网络性能和适应性，以适应日益复杂的网络通信需求。该算法将结合深度学习技术的强大模式识别能力和网络数据中的丰富信息，实现对网络流量的智能管理和优化，从而提高网络的传输效率、降低时延，并提供更好的服务质量。

基于深度学习算法的太赫兹人体安检图像处理技术研究
单幼芳
摘要：近年来，太赫兹成像技术已成为安全保障领域内的关键技术之一。然而，目前技术发展的局限性使得太赫兹成像系统在图像分辨率等方面面临挑战，这些问题直接影响到成像质量和图像的实用性。研究提出了一种新的基于深度学习算法的太赫兹人体安检图像处理技术。对YOLOv5s网络结构进行了改进，引入了注意力机制模块，并对特征金字塔网络（FPN）模块进行优化，增强了模型对于图像中关键特征的捕捉能力。通过实验对比，证明了改进后的模型在检测图像中的可疑物品方面具有更优的性能。研究旨在为太赫兹成像技术在人体安检中的应用提供新的解决思路，也为提升安检效率和准确性开辟了新的研究方向。


电脑编程技巧与维护 . 2024 (07)