精华内容
下载资源
问答
  • 常用网络模型
    2022-05-07 11:31:18

    目前有三种比较常见的网络模型,即OSI七层模型,tcp/ip四层模型和TCP五层模型。

    1 OSI七层模型:

            OSI从底层至上层依次为:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层和应用层。

    1.1 物理层和数据链路层:

            物理层为OSI模型的最低层,该层主要处理物理连网媒介,如网线。物理层接收电压产生的信号。数据链路层为物理层的上层,定义了在单个链路上传输数据的方式。数据链路层具备将数据组合成数据块(即"帧")的能力,帧是数据链路层的传送单位。数据链路层还控制帧在物理信道上的传输,包括处理发送速率,传输差错以及在两个网络实体之间提供数据链路通路的建立、维持和释放的管理。

    1.2 网络层:

            网络层的主要任务是为网络上的不同主机提供通信。它通过路由选择算法,为分组通过通信子网选择最适当的路径,以实现网络的互连功能。数据链路层的数据在这一层被转换为数据包,然后通过路径选择、分段组合、流量控制、拥塞控制等将信息从一台网络设备传送到另一台网络设备。该层协议的代表包括ip,icmp等。

    1.3 传输层:

            传输层是OSI的第四层,OSI下三层的主要任务是数据通信,上三层的任务是数据处理。传输层起到了承上启下的作用。该层从会话层获得数据,并在必要时对数据进行分割然后将数据传递到网络层,并确保数据能正确无误地传送到网络层。传输层的目的是向用户透明地传送报文,它向高层屏蔽了下层数据通信的细节。运输层的数据传输单元是报文段,简称报文。网络编程常用的tcp和udp属于该层。

    1.4 会话层:

            会话层是OSI模型的第五层,其维护两个实体之间的会话连接确保点到点的传输不被中断,并进行会话管理和数据交换管理,即组织和协调两个会话进程之间的通信,并对数据交换进行管理。它也决定通信是否被中断以及通信中断时决定从何处重新发送。SSL就是会话层协议。

    1.5 表示层:

            表示层处理用户信息的表示问题,如编码、数据格式转换和加密解密等问题。ascii码的转化就是在表示层。

    1.6 应用层:

            应用层是OSI模型的最高层,它是计算机用户,以及各种应用程序和网络之间的接口,其直接向用户提供服务,完成用户需要在网络上完成的各种工作。应用层典型协议有HTTP, FTP, SMTP等。

    2.TCP/IP四层模型:

            TCP/IP划分了四层网络模型,由下至上为网络接入层,网际互联层(也叫网间层,网络层),传输层和应用层。其中网络接入层对应的是OSI模型的物理层和数据链路层,网际互连层对应网络层,传输层对应传输层,应用层对应会话层,表示层和应用层。

    3.TCP五层模型:

            TCP五层模型也叫TCP/IP五层模型,其由下至上为物理层,数据链路层,网络层,传输层和应用层。其中应用层对应OSI的上三层,其它的与OSI七层模型一一对应。

    更多相关内容
  • 深度学习常用网络pytorch代码整理合集 包括 AlexNet , LeNet, NiNet, ResNet, VGGNet
  • 数学建模30个常用模型包括回归分析、方差分析、层次分析法、线性规划、动态规划、排队论、马氏链模型、时间序列模型、多元分析、偏最小二乘回归、模糊数学模型、神经网络模型、对策论、微分方程建模、差分模型等,共...
  • 神经网络.zip模型算法MATLAB常用数学模型建模方法源程序代码下载神经网络.zip模型算法MATLAB常用数学模型建模方法源程序代码下载神经网络.zip模型算法MATLAB常用数学模型建模方法源程序代码下载神经网络.zip...
  • 在(4)部分中包含以下模型: 排队论 神经网络 时间序列ARMA 投影寻踪综合评价 图论Dijkstra模型 图论floyd算法
  • 神经网络本身就是数学的逼近模型网络最早是由数学中的函数逼近技术而来,按照统计学规律,组合成线性叠加网络,从中分析出一些现实中高度非线性的模型,神经网络本身就是个数学建模,只是经过整理后更容易进行工程...

    神经网络能对数据进行预测吗 数学建模

    神经网络本身就是数学的逼近模型,网络最早是由数学中的函数逼近技术而来,按照统计学规律,组合成线性叠加网络,从中分析出一些现实中高度非线性的模型,神经网络本身就是个数学建模,只是经过整理后更容易进行工程实践了,至于预测那是当然可以的。

    谷歌人工智能写作项目:小发猫

    数学建模中,想用神经网络,可是给的数据既有定量数据由于定性数据,怎么进行处理 20

    数学建模 有一种学派 叫神经网络派 无论什么问题

    一种神经网络建模方法。属于智能信息处理技术领域。

    基于结构风险最小化原则,结合合作协作进化算法,同时进行神经网络的网络结构和连接权值学习,最终得到网络结构和连接权值之间最优折衷,方法具体包括数据处理、网络学习和网络估计预测三个基本步骤。

    同时进行网络结构和连接权值的学习,较好地解决了传统神经网络学习中存在的结果与初始值相关、收敛速度慢、易陷于局部最小值、误差函数必须可导、过学习等实际问题,提高了网络的学习能力和泛化能力。

    可应用于心脏病智能诊断、工业领域中的故障诊断、软测量等,经济领域的股票价格预测、商品价格预测等。

    数学建模需要哪些知识?

    数学建模应当掌握的十类算法及所需编程语言:1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)。

    2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)。

    3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)。

    4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)。

    5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)。

    6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)。

    7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)。

    8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)。

    9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)。

    10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)。

    数学建模的方法有哪些?

    预测模块:灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合(线性回归);归类判别:欧氏距离判别、fisher判别等;图论:最短路径求法 ;最优化:列方程组 用lindo或lingo软件解;其他方法:层次分析法马尔可夫链主成分析法等。

    建模常用算法,仅供参考:蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时间=可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)。

    数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)。

    线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)。

    图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)。

    动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)。

    最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)。

    网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)。

    一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)。

    数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)。

    图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)。

    01年北大数学建模B题(用神经网络解的过程) 100

    在做数学建模题时,都有那些方法可以处理大量数据

    结合数模培训和参赛的经验,可采用数据挖掘中的多元回归分析,主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。

    以全国大学生数学建模竞赛题为例,数据处理软件Excel、Spss、Matlab在数学建模中的应用及其重要性。

    当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

    数学建模一般应用于高新技术领域和工程领域,对于寻常生活来说,并无很大的应用。而学生参与数学建模的学习和竞赛主要是培养学生的数学思维、创新思维、逻辑思维、团队协作能力和论文写作技巧等。

    此外,若能在数学建模中获奖,有利于本科、研究生等的学校申请。数学建模的一般过程:模型准备、模型假设、模型建立、模型求解、模型分析、模型检验。

    数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。

    数学建模是数学来源于生活而有应用与生活的桥梁和纽带。

    数学建模里面关于BP神经网络模型的问题 在通过训练得到隐层网络结构后怎么将权值和阈值标记在图中...

    下半张图的每一个“NEURON”都依次代表上半张图中的一个点,第一个“NEURON”代表第一列第一个点,第二个“NEURON”代表第一列第二个点,第三个“NEURON”代表第一列第三个店,第四个“NEURON”代表第二列第一个点,以此类推。

    bias代表该点的阈值,wight代表从该点出发的直线的权值,例如:第五个“NEURON”代表第二列第二个点,其bias=-3.5455131273就代表该点的阈值为-3.5455131273。

    其第一个weight=10.0841641579,代表从该点出发的第一条直线(既从该点到第一列第一个点的直线)权值为10.0841641579。

    该点第二个wight=2.呵呵,代表从该点出发的第二条直线(既该点到第一列第二个点的直线)权值为2.呵呵。依次类推。第一列的所有点都没有阈值。

    展开全文
  • 数学建模常用的36个模型有: 因子分析 优劣解距离法 元胞自动机 支持向量机 逐步回归 主成分分析 微分方程 线性规划 相关系数 小波分析 蚁群算法 遗传算法 排队论 神经网络 时间序列ARMA 投影寻踪综合...
  • 包括回归分析、方差分析、层次分析法、线性规划、动态规划、排队论、马氏链模型、时间序列模型、多元分析、偏最小二乘回归、模糊数学模型、神经网络模型、对策论、微分方程建模、差分模型等,共30个
  • 神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类的BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回 归模型,用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数...
  • 在欣赏优秀论文的过程中,还要注意模型的适用范围,举个例子来说,对于预测类的题目,比较常用的预测模型有时间序列模型、灰色预测模型、贝叶斯预测模型、神经网络预测模型等,这些模型并不是对所有的数据都是适的,...

    关于数学建模预测类型的模型或者方法有哪些

    预测未来油价改用什么数学建模模型

    建议用BP神经网络,并且结合主成分分析法常见的神经网络结构。一些常用的方法,比如多元回归和时间序列方法构建价格预测模型,是一种典型的线性预测模型,能够预测价格变化的线性关系,对中长期预测具有一定的局限性。

    神经网络是一种智能预测方法,需要对对象建立准确的数学模型,能够准确描述对象的特征,具有学习能力强、并行处理等特点,在复杂系统等领域的建模中得到了广泛的应用,也为石油价格预测提供了思路。

    但是由于影响石油价格的因子比较多,且数据中含有噪声,直接采用神经网络学习收敛速度慢,且预测精度低,因此需要对石油价格影响因子预处理。

    针对石油价格变化的特点,提出一种基于主成分分析和BP神经网络的石油价格预测模型。

    该模型采用定性分析选择出影响因子,再利用主成分分析方法对石油价格影响因子进行筛选,选取最主要的几个影响因素,最后通过神经网络能够逼近非线性连续函数的能力对石油价格进行预测,从而实现了石油价格的准确预测。

    价格的预测过程BP神经网络的预测过程如下:1、收集石油价格以及影响因子,并获取相关数据。2、对石油价格影响因子进行主成分分析,并筛选出贡献率大的主成分。3、将石油价格数据分为训练样本和预测样本。

    4、采用BP神经网络对训练样本进行训练,并找出模型的最优参数。5、利用最有参数建立BP神经网络预测模型,对预测样本进行预测。

    数学建模的方法有哪些?

    预测模块:灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合(线性回归);归类判别:欧氏距离判别、fisher判别等;图论:最短路径求法 ;最优化:列方程组 用lindo或lingo软件解;其他方法:层次分析法马尔可夫链主成分析法等。

    建模常用算法,仅供参考:蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时间=可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)。

    数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)。

    线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)。

    图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)。

    动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)。

    最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)。

    网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)。

    一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)。

    数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)。

    图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)。

    数学建模 有一种学派 叫神经网络派 无论什么问题

    一种神经网络建模方法。属于智能信息处理技术领域。

    基于结构风险最小化原则,结合合作协作进化算法,同时进行神经网络的网络结构和连接权值学习,最终得到网络结构和连接权值之间最优折衷,方法具体包括数据处理、网络学习和网络估计预测三个基本步骤。

    同时进行网络结构和连接权值的学习,较好地解决了传统神经网络学习中存在的结果与初始值相关、收敛速度慢、易陷于局部最小值、误差函数必须可导、过学习等实际问题,提高了网络的学习能力和泛化能力。

    可应用于心脏病智能诊断、工业领域中的故障诊断、软测量等,经济领域的股票价格预测、商品价格预测等。

    数学建模里面有什么参赛人数预测模型?

    这种问题一般都是用微分方程或差分方程来预测的。比如传染病模型,经济增长模型,人口模型等。

    推荐你去看姜启源的《数学模型》如果有历年参赛人数的数据也可用时间序列分析,灰色理论和神经网络来预测未来的参赛人数。模型的检验一般用计算机仿真。

    数学建模里面有什么参赛人数预测模型

    并没有完完全全的参赛人数预测模型。但是有很多预测模型可以用于参赛人数的预测。现在比较常用的约车模型有:时间序列分析、灰色预测、马尔科夫预测以及用于预测的经典算法神经网络。

    这些都有可能用于参赛人数的预测,主要需要看你的侧重点,选择适当的模型。

    怎样学好数学建模

    数学建模知识应该具备的数学基础有高等数学、线性代数、概率论与数理统计,在此基础上重点看一下运筹学的书籍。

    当然,数学建模不仅仅是要求数学知识扎实,还需要参赛者广泛涉猎知识(包括物理、生物、心理学等),因为许多数学建模题目要求背景知识比较深,比如说12年MCMA题要求画出一棵树,这就需要参赛队员了解某类植物树叶生长具备的特点,涉及生物学知识;第二届MATHORCUP全球数学建模挑战赛A题也涉及到空气动力学知识。

    因此,数学建模是以数学为基础,综合各门学科(涵盖自然科学和社会科学)的一项赛事。

    具备上述基础知识以后,就着重看一些建模方面的书籍,如:赵静和但琦的《数学建模与数学实验》、姜启源和谢金星的《数学模型》、《运筹学》、肖华勇的《实用数学建模与软件应用》。

    每一本书都有自己的特色,也没必要仔仔细细地把整本书都看完,甚至你可以只知道模型的大致步骤,真正用到的时候再翻书详细了解这个模型。

    因为数学建模本身就是一个学习的过程,在短短3天时间里,将陌生的知识转化成自己的知识是具有挑战的,更何况还要对模型进行改进,但是正是这样,我们才能不断接触新知识,不断培养自己的学习能力。

    熟悉模型之后,基本能够看懂大部分的优秀论文了。个人认为看一些“高教杯”特等奖论文及美赛Outstanding对自己思路、知识、写作能力提升非常快,这些论文一般逻辑性很强,层次感出众。

    在欣赏优秀论文的过程中,还要注意模型的适用范围,举个例子来说,对于预测类的题目,比较常用的预测模型有时间序列模型、灰色预测模型、贝叶斯预测模型、神经网络预测模型等,这些模型并不是对所有的数据都是适的,有些模型需要先对数据进行剔除、平均等处理,这些细节需要特别注意,一旦不注意就会影响整篇论文的量。

    上述三步进行之后,接下来就是实战演练了。参加完后主动找组委会要评语(因为那些评语里记录着你的不足,便于今后改正)。

     

    展开全文
  • 数学建模30个常用算法(Python)数学建模30个常用算法(Python)数学建模30个常用算法(Python)数学建模30个常用算法(Python)数学建模30个常用算法(Python)数学建模30个常用算法(Python)数学建模30个常用算法...
  • 常见网络安全模型

    千次阅读 2022-03-11 17:38:26
    文章目录1、网络安全基本模型2、网络安全访问模型3、PPDR安全模型4、PDRR安全模型5、MPDRR安全模型 1、网络安全基本模型 通信双方想要传递某个信息,需建立一个逻辑上的信息通道。通信主体可以采取适当的安全机制...


    1、网络安全基本模型

    在这里插入图片描述
    通信双方想要传递某个信息,需建立一个逻辑上的信息通道。通信主体可以采取适当的安全机制,包括以下两个部分。
    1、对被传送的信息进行与安全相关的转换,包括对消息的加密和认证。
    2、两个通信主体共享不希望对手知道的秘密信息,如密钥等。

    为了获得消息的安全传输,还需要一个可信的第三方,其作用是负责向通信双方分发秘密消息或者在通信双方有争议时进行仲裁。


    2、网络安全访问模型

    在这里插入图片描述
    客户端/服务器方式:由客户端向服务器发送信息请求,然后服务器对客户端进行身份认证,根据客户端的相应权限为客户端提供特定的服务,该模型其侧重点在于如何有效地保护客户端对服务器的安全访问,以及如何有效地保护服务器的安全性。
    这种安全模型同现实中的黑客入侵相吻合,客户端本身就可以是对手或者敌人,它可以利用大量的网络攻击技术来对服务器系统构成安全威胁,这些攻击可以利用网络服务的安全缺陷、通信协议的安全缺陷、应用程序或者网络设备本身的安全漏洞来实施。为了有效地保护模型中信息系统的各种资源以及对付各种网络攻击,在模型中加入了守卫(Guard)功能。守卫可以有效地利用安全技术对信息流进行控制,如对客户端进行身份认证、对客户端对服务器的请求信息进行过滤、对服务器的资源进行监视审计等,从而可以抵御大部分的安全攻击。


    3、PPDR安全模型

    在这里插入图片描述

    PPDR模型可以描述为:安全=风险分析+执行策略+系统实施+漏洞监视+实时响应
    PPDR安全模型认为没有一种技术可以完全消除网络中的安全漏洞,必须在整体安全策略的控制、指导下,在综合运行防护工具的同时,利用检测工具了解和评估系统的安全状态,通过适当的反馈将系统调整到相对安全和风险最低的状态,才能达到所需的安全要求。P’DR依据不同等级的系统安全要求来完善系统的安全功能、安全机制,是整体的、动态的安全模型,也称为可适应安全模型(Adaptive Network Security Model,ANSM)。

    1、策略:
    安全策略具有一般性和普遍性,是PPDR安全模型的核心。所有的防护、检测、响应都是依据安全策略实施的,安全策略为安全管理提供管理方向和支持手段。策略体系的建立包括安全策略的制定、评估、执行等。当设计所涉及的那个系统在进行操作时,必须明确在安全领域的范围内,什么操作是明确允许的,什么操作是一般默认允许的,什么操作是明确不允许的,什么操作是默认不允许的。建立安全策略是实现安全的最首要的工作,也是实现安全技术管理与规范的第一步。

    2、防护:
    防护就是采用一切手段保护计算机网络系统的保密性、完整性、可用性、可控性和不可否认性,预先阻止攻击可以发生的条件,让攻击者无法顺利地入侵。

    防护可以分为三大类:系统安全防护、网络安全防护、信息安全防护:
    1、系统安全防护是指操作系统的安全防护,即各个操作系统的安全配置、使用和打补丁等。
    2、网络安全防护指的是网络管理的安全,以及网络传输的安全。
    3、信息安全防护指的是数据本身的保密性、完整性和可用性。
    

    3、检测:
    安全策略的第二个安全屏障是检测。检测是动态响应和加强防护的依据,是强制落实安全策略的工具,通过不断地检测和监控网络及系统来发现新的威胁和弱点,通过循环反馈来及时作出有效的响应。

    检测的对象主要针对系统自身的脆弱性及外部威胁。
    主要包括:
    检查系统本身存在的脆弱性;
    在计算机系统运行过程中,检查、测试信息是否发生泄露;
    检测系统是否遭到入侵;
    并找出泄露的原因和攻击的来源。
    

    在安全模型中,防护和检测 之间有互补关系。如果防护部分做得很好,绝大多数攻击事件都被阻止,那么检测部分的任务就很少了;反过来,如果防护部分做得不好,检测部分的任务就很多。

    4、响应:
    响应就是在检测到安全漏洞或一个攻击(入侵)事件之后,及时采取有效的处理措施,避免危害进一步扩大,目的是把系统调整到安全状态,或使系统提供正常的服务。通过建立响应机制和和紧急响应方案,提高快速响应能力。


    4、PDRR安全模型

    在这里插入图片描述
    防护(Protection)、检测(Detection)、响应(Reaction)和PPDR模型基本相同。
    恢复(Recovery):是指系统被入侵之后,把系统恢复到原来的状态,或者比原来更安全的状态。系统的恢复过程通常需要解决两个问题:
    1、对入侵所造成的影响进行评估和系统的重建;
    2、采取恰当的技术措施。

    PDRR安全模型阐述了一个结论:安全的目标实际上就是尽可能地增加保护时间,尽量减少检测时间和响应时间,在遭受破坏后应尽快恢复,以减少暴露时间。


    5、MPDRR安全模型

    MPDRR是对PDRR的进一步完善。
    在这里插入图片描述
    MPDRR是对防护、检测、响应、恢复四个环节进行统一的管理和协调,是系统更加安全。

    展开全文
  • 规划)、图论模型、排队论模型、神经网络模型、现代优化算法(**遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、**禁忌搜索算法)等等。 三、模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、 灰色综合评价
  • 复杂网络常用的ER网络、BA网络、WS网络常用网络的,Matlab代码
  • 人工神经元网络模型-常用网络与算法.ppt
  • 随着信息技术的快速发展,网络攻击逐渐呈现多阶段、分布式和智能化的特性,单一的...网络攻击模型作为一种攻击者视角的攻击场景表示,能够综合描述复杂多变环境下的网络攻击行为,是常用网络攻击分析与应对工具之一。
  • caffe常用网络模型权重文件和定义文件(alex, vgg, googlenet, resnet)-附件资源
  • 常见的卷积神经网络模型

    千次阅读 2020-11-15 16:56:55
    文章目录一、LeNet二、AlexNet2.1 AlexNet的优点三:VGGNet3.1 VGG的特点...LeNet诞生于1994年,由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出,他也被称为卷积神经网络之父。        LeNe
  • 网络模型(看这一篇就够了)

    千次阅读 2022-01-08 10:21:55
    OSI 模型(Open System Interconnection Model)是一个由国际标准化组织(ISO)提出的概念模型,试图提供一个使各种不同的计算机和网络在世界范围内实现互联的标准框架。 它将计算机网络体系结构划分为七层,每层都...
  • NetworkX提供了4种常见网络建模方法,分别是:规则图,ER随机图,WS小世界网络和BA无标度网络。 一. Networkx的下载安装 画图之前先将NetworkX装好,直接pip install Networkx的话会特别慢,而且通常会失败,所以...
  • 神经网络语言模型.pdf

    2021-08-14 10:18:59
    词向量模型应用 • 利用词向量的语言学特性...• 将词向量作为神经网络的初始值(动态词向量),提升神经网络模型的优化效果 使用动态词向量,模型训练过程中会调整词向量的初值 基于卷积神经网络的文本分类、词性标注
  • 资料说明:包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建模型 7.结论与展望
  • 22篇必读论文与网络模型 + 5种常见数据集: 1、常见的数据集:MNIST、CIFAR-10、VOC2012、ImageNet; 2、图像分类模型:AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet、DenseNet; 3、目标检测模型:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R...
  • 神经网络模型是机器学习、深度学习的核心,针对不同的问题,我们需要搭建不同的神经网络...为增进大家对神经网络模型的认识,本文将对常见的神经网络模型予以介绍。如果你对神经网络模型具有兴趣,不妨继续往下阅读哦。
  • 数学建模常见模型

    万次阅读 多人点赞 2021-08-30 19:37:36
    数学建模中比较常见的几种模型: (一)、预测与预报 1、灰色预测模型(必须掌握) 满足两个条件可用: ①数据样本点个数少,6-15个 ②数据呈现指数或曲线的形式 例如:可以通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和...
  • 然后阐述以防御或攻防交互为中心的模型,如攻击面、网络传染病、Petri网、自动机等,对这些模型,分别介绍了其基本概念、适用领域、建模分析过程以及优势和不足,同时给出数个典型案例说明模型网络防御技术评估...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 524,974
精华内容 209,989
关键字:

常用网络模型