简介:摘要:在网络工程领域,网络安全被视为一个至关重要的部分,它涉及到人们在网络环境下的数据安全和个人隐私的维护。目前,网络安全技术主要分为防火墙、入侵检测、病毒防治等几个方面,其中,入侵检测作为网络安全防御体系的第一道防线发挥着至关重要的作用。为了更精确和高效地提升网络安全防护措施,本研究提出了一套基于机器学习技术的网络侵入检测系统,并已通过实验进行了验证。通过该系统对大量攻击行为数据进行训练,能够对不同类型的网络威胁做出准确的预测。此外,还推出了一种创新的网络漏洞检测技术,从而增强了漏洞侦测的精确度和工作效率。此外,还针对传统的攻击图绘制算法存在的不足,设计了相应的改进方案。这些创新性的观点为网络安全问题提供了全新的解决途径和思维方式。
简介:摘要:根据目前科学技术发展的情况来看,互联网信息行业也在不断的发展,并且大大便利了人们的生活带来生活水平的提高。与此同时网络安全问题也越来越多并且危害着人类的信息和财产安全。为了能够更好的防控网络安全,这也是网络安全技术水平上需要进一步提高的重点。只有不断地加强网络安全防护意识,有效的打击网络安全恐怖分子,才能更加防护好网络安全。这也是网络工程建设中所需要实施的道路,只有这样网络工程建设才能进一步卓越的发展。计算机网络信息技术的快速发展,网络技术已经广泛地运用到各大行业以及人们的生活中,像目前网络中购物、转账、支付等一系列的问题都可能存在网络信息安全。为了能够加大信息化时代网络安全的问题,应该根据当下网络安全技术指标的安全性,合理的进行网络工程实践。