简介:摘要:随着科学技术的快速发展,网络环境变得越来越复杂,导致网络威胁事件逐渐增多,然而传统的威胁检测技术无法有效检测威胁行为,使得网络安全面临着严峻的挑战。针对上述问题,本文阐述了用户实体行为分析定义和应用场景、威胁检测技术的研究现状和基于用户实体行为分析的威胁检测技术的研究,通过提取用户行为特征和角色特征,采用深度学习算法和注意力机制学习用户行为模式,计算真实的用户行为与深度学习算法训练预测的用户行为的对比偏差,实现威胁行为的检测。
简介:摘要:网络暴力行为具有隐蔽性、持续性、广泛性的特点,该行为不仅会对被侵害主体的精神造成伤害,也会造成社会秩序混乱。近年来发生的案件带给人们血淋淋的教训,因此分析其中的法理问题,研究出改善的路径是必要的。为了更好地保护合法权益,应当完善网络暴力行为的法律体系,并且在此基础上提高网络公民的法律素质。
简介:摘要:本文介绍了一种基于深度学习的羊异常行为识别与预警系统。该系统通过传感器技术与基于深度学习计算机视觉算法,实现了对羊只行为的精准监控和分析。系统首先利用传感器对羊只进行标记,随后通过深度学习算法对羊只个体、日常行为及异常行为进行分类识别。识别结果被标记为健康、异常或生病状态,并结合羊只的历史行为数据进行综合分析,建立羊只的健康档案。本研究旨在提高羊只养殖的智能化水平,及时发现并处理羊只的健康问题。
简介:摘要:本文围绕“高危行业安全生产行为控制与管理体系构建”的选题,首先分析了高危行业安全生产现状及其面临的严峻挑战,指出安全生产事故频发的主要原因在于行为控制不力与管理体系不健全。通过系统梳理国内外安全生产行为控制与管理体系的研究现状,本文深入探讨了高危行业安全生产行为的特征及其影响因素,包括个体、组织与环境等多个层面。在此基础上,本文提出了针对性的安全生产行为控制策略,包括制度建设与强化执行、技术手段在行为控制中的应用等,旨在通过多维度、多层次的措施提升安全生产管理水平。进一步地,本文构建了高危行业安全生产管理体系的框架,明确了管理体系的构成要素、层次结构、运作机制及其实施路径与保障措施,为高危行业安全生产提供了全面、系统的解决方案。研究结果表明,本文提出的行为控制策略与管理体系构建方案对于提升高危行业安全生产水平具有显著效果,具有重要的理论价值和实践意义。