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神经网络在数字化校园安全检测中的应用

Application of Neural Network in the Digital Campus Safety Testing

摘要数据安全是数字化校园建设的重要问题,快速准确检测数字化校园的安全性及存在的风险和漏洞,成为急需解决的问题.在改进BP算法基础上,设计一个基于神经网络的数字化校园安全检测原型.通过统计底层网络协议(TCP)的数据流量和信息数据包协议头的信息,将信息预处理后送入已训练过的神经网络模块,以此判断当前网络数据流量存在的攻击或扫描行为.实现快速检测数字化校园存在的漏洞和安全隐患,提前预防和减少数字化校园受到的攻击和破坏.

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DOI 10.3969/j.issn.1003-3254.2015.11.047
发布时间 2016-08-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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