针对通信网络日益复杂化,传统的安全监控技术难以应对多样化的网络威胁的问题,本文提出一种基于深度神经网络的通信信息安全监控技术,实现对网络数据的智能分析和异常检测。研究设计了完整的技术框架,包括数据采集、预处理、特征提取和监控模型构建等环节。实验结果表明,该技术在网络扫描、分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击、数据泄露和恶意代码传播等典型异常场景下,较传统方法具有更高的检测准确率和系统性能,为提升通信网络安全防护水平提供了新的途径。
随着物联网技术的快速发展,智慧园区建设面临海量设备互联、低功耗广覆盖、实时可靠传输等挑战。本文提出了一种基于远程广域网(long range wide area network,LoRa)与边缘计算的智慧园区通信网络架构,采用感知层、传输层、边缘层和应...
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随着物联网技术的快速发展,智慧园区建设面临海量设备互联、低功耗广覆盖、实时可靠传输等挑战。本文提出了一种基于远程广域网(long range wide area network,LoRa)与边缘计算的智慧园区通信网络架构,采用感知层、传输层、边缘层和应用层的分层设计,实现了园区环境监测、设备管理、人员定位等多场景智能应用的深度融合。通过在某高新技术产业园区的实验,表明该架构在信号覆盖率、端到端时延、预测准确率等关键指标上较传统窄带物联网(narrow band internet of things,NB-IoT)与云计算架构均有显著提升,有效提高了智慧园区的运营效率和服务质量,为智慧园区规模化应用提供了可行的技术方案。
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