简介:11月30日,由国家信息中心网安部主办,安徽省经济信息中心等承办的“政务云网络安全合规性工作研讨会”在合肥举行。在本次研讨会上,国信北大网络安全空间实验室介绍了《政务云网络安全合规性指引》(征求意见稿)(以下简称《指引》),新华三等多家单位参与了该《指引》的研究和编制,为政务云的安全规划、建设、运行提供参考,深化落实《网络安全法》和国家相关标准规范要求,推动政务云网络安全合规性工作。紫光旗下新华三集团安全产品部总监刘云峰在会上分享了新华三主动安全战略在合规层面的技术优势,向与会嘉宾解读了新华三针对云安全合规的安全云和态势感知的解决方案。
简介:随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度。
简介:在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。
简介:随着移动互联网经济的进一步发展,用户的数据保护却成了一个老大难的问题,窃取收集用户私人数据成了当下黑客最赚钱的项目。黑客最擅长的窃取手段是:同驻攻击。目前的虚拟机动态迁移技术还是不能有效防范黑客的网络攻击,黑客的网络攻击具有更高效的时间性。在即将到来的5G时代,需要预先提出针对黑客攻击的威胁虚拟网络迁移的策略。为了达到5G时代安全程度高和经济成本低的网络切片功能迁移策略,我们需要采取隐马尔科夫模型建模,然后针对此模型进行网络安全攻击,然后来分析安全威胁程度,在此基础上采取网络切片功能迁移成本最低,安全性最高的方案。有效的改进迁移策略的成本与效率。本文将对5G网络切片功能迁移策略安全进行分析。