網路的安全是指通過採用各種技術和管理措施，使網路系統正常運行，從而確保網路數據的可用性、完整性和保密性。網路安全的具體含義會隨著「角度」的變化而變化。比如：從用戶（個人、企業等）的角度來說，他們希望涉及個人隱私或商業利益的信息在網路上傳輸時受到機密性、完整性和真實性的保護
網路安全應具有以下五個方面的特徵： 保密性：信息不泄露給非授權用戶、實體或過程，或供其利用的特性。 完整性：數據未經授權不能進行改變的特性。即信息在存儲或傳輸過程中保持不被修改、不被破壞和丟失的特性。 可用性：可被授權實體訪問並按需求使用的特性。即當需要時能否存取所需的信息。例如網路環境下拒絕服務、破壞網路和有關系統的正常運行等都屬於對可用性的攻擊； 可控性：對信息的傳播及內容具有控制能力。 可審查性：出現的安全問題時提供依據與手段
網路安全的結構層次
1、物理安全
自然災害（如雷電、地震、火災等），物理損壞（如硬碟損壞、設備使用壽命到期等），設備故障（如停電、電磁干擾等），意外事故。解決方案是：防護措施，安全制度，數據備份等。 電磁泄漏，信息泄漏，干擾他人，受他人干擾，乘機而入（如進入安全進程後半途離開），痕跡泄露（如口令密鑰等保管不善）。解決方案是：輻射防護，屏幕口令，隱藏銷毀等。 操作失誤（如刪除文件，格式化硬碟，線路拆除等），意外疏漏。解決方案是：狀態檢測，報警確認，應急恢復等。 計算機系統機房環境的安全。特點是：可控性強，損失也大。解決方案：加強機房管理，運行管理，安全組織和人事管理。
2 、安全控制
操作系統的安全控制：如用戶開機鍵入的口令（某些微機主板有「 萬能口令」 ），對文件的讀寫存取的控制（如Unix系統的文件屬性控制機制）。 網路介面模塊的安全控制。在網路環境下對來自其他機器的網路通信進程進行安全控制。主要包括：身份認證，客戶許可權設置與判別，審計日誌等。 網路互聯設備的安全控制。對整個子網內的所有主機的傳輸信息和運行狀態進行安全監測和控制。主要通過網管軟體或路由器配置實現。
3 、安全服務
對等實體認證服務 訪問控制服務 數據保密服務 數據完整性服務 數據源點認證服務 禁止否認服務
4、 安全機制
加密機制 數字簽名機制 訪問控制機制 數據完整性機制 認證機制 信息流填充機制 路由控制機制 公證機制
B. 有關計算機網路安全保密知識
隨著計算機網路在社會生活各個領域的廣泛應用，網路保密安全問題越來越成為人們關注的焦點.下面是我收集整理的有關計算機網路安全保密知識，希望對大家有幫助~~
有關計算機網路安全保密知識
一、計算機網路的概念
計算機網路是現代通信技術與計算機技術相結合的產物。計算機網路，是指把分布在不同地理區域的計算機，通過通信設備和線路連接，並配有相關的網路設備和軟體，從而形成網路通信和資源共享的有機系統。
一個計算機網路必須具備3個要素：一是至少有兩台以上具有獨立操作系統的計算機，且相互間有共享的硬體、軟體和信息資源。二是連接計算機的通信介質或通信信道。三是規范信息傳輸的網路協議。
二、計算機網路的分類
計算機網路常見的有：
1、區域網、區域網、廣域網
區域網：也稱局部網。用於有限距離內計算機之間數據的傳遞。距離一般在10公里范圍內，屬於單位專用網性質。區域網可連接到廣域網或公用網上，使區域網用戶享受外部網上提供的資源。
區域網：又稱城域網，比區域網大，通常覆蓋一個地區或一個城市，地理范圍從幾十公里到上百公里，可以是專用的，也可以是公用的。
廣域網：是跨越較大地域的網路，通常覆蓋一個國家。目前我國有九大廣域網，其中經營性的網路有5個：中國公用計算機互聯網、中國金橋信息網、中國聯通公用計算機互聯網、中國網通公用互聯網和中國移動互聯網等。非經營性的網路有4個中國教育科研計算機網、中國科學技術網、中國長城網和中國國際經貿互聯網等。
2、遠程通信網
用於兩地計算機之間數據傳輸的網路，也稱通信專網。
3、專用網和公用網
專用網是由某個部門或單位組建;使用的網路;公用網一般由電信部門組建，並由其管理和控制，網路內的傳輸線路和交換裝置可以對外出租使用。
三、網際網路的概念和特點
網際網路是一個計算機網路的集合，也稱為國際互聯網(Internet)。它以tCP/I P網路協議為基礎，把全世界眾多不同類型的計算機網路和成千上萬台計算機連接起來，使分散在各地的計算機網路和各台計算機上的硬體、軟體和信息等資源得以方便地交流和共享。網際網路具有以下特點：
一是開放性強。只要遵循規定的網路協議，可以自由連接，沒有時間、空間限制，沒有地理上的距離概念，任何人可以隨時隨地加入和使用網際網路。
二是資源龐大。網上的信息幾乎無所不包，是全球最大的“圖書館”和信息資料庫。
三是傳播速度快。電子郵件可以在幾分鍾、甚至幾秒鍾內發送到世界上不同角落的計算機上，並可以實現大量數據的快速處理、轉移。
四是使用便捷。只要有一台計算機、一個數據機和一根電話線，或者一塊網卡和一條專線，經向互聯網接入服務組織申請，就可接入網際網路。網際網路在全球得到迅速普及，日益成為世界的中樞神經系統。美國計算機和網路產業市場研究和咨詢公司的統計報告顯示：2005年全球上網人數已超過11億人。
五是容易泄密。數據在網上傳輸時，比較容易被截獲拷貝。
四、計算機網路的主要功能
l、收發電子郵件。
2、信息管理。
3、遠程登錄。允許用戶的計算機通過網路成為遠程的終端。
4、文件傳輸。
5、電子公告版。即允許一個用戶加入到多個討論小組討論某一課題。可以定期檢查每個討論課題中是否有新的內容。
五、計算機網路的不安全因素。
計算機網路本身不能向用戶提供安全保密功能，在網路上傳輸的信息、入網的計算機及其所存儲的信息會被竊取、篡改和破壞，網路也會遭到攻擊，其硬體、軟體、線路、文件系統和信息發送或接收的確認等會被破壞，無法正常工作，甚至癱瘓;其不安全因素主要表現在5個方面：
(一) 網路通信隱患。網路通信的核心是網路協議。創建這些的主要目的是為了實現網路互聯和用戶之間的可靠通信。但在實際網路通信中存在三大安全隱患:一是結構上的缺陷。創建初期，對網路通信安全保密問題考慮不足，這些協議結構上或多或少地存在信息安全保密的隱患。二是漏洞。包括無意漏洞和故意留下的“後門”。前者通常是程序員編程過程中的失誤造成的。後者是指開發者為了調試方便，在協議中留下的“後門”。協議“後門”是一種非常嚴重的安全隱患。三是配置上的隱患。主要是不當的網路結構和配置造成信息傳輸故障等。
(二) 計算機病毒。計算機病毒會給計算機系統造成危害：網上傳輸或存在計算機系統中的信息被篡改、假信息被傳播、信息完整性、可靠性和可用性遭到破壞。目前看，病毒傳播的主要途徑有：一是利用軟盤和光碟傳播;二是通過軟體傳播;三是通過網際網路，如電子郵件傳播;四是靠計算機硬體(帶病毒的晶元)或通過鑲嵌在計算機硬體的無線接收器件等途徑傳播。
(三) 黑客入侵。“黑客”的主要含義是非法入侵者。黑客攻擊網路的方法主要有：IP地址欺騙、發送郵件攻擊、網路文件系統攻擊、網路信息服務攻擊、掃描器攻擊、口令攻擊、嗅探攻擊、病毒和破壞性攻擊等。黑客通過尋找並利用網路系統的脆弱性和軟體的漏洞，刺探竊取計算機口令、身份標識碼或繞過計算機安全控制項機制，非法進入計算機網路或資料庫系統，竊取信息。現在全球每20秒就有一起黑客事件發生。美軍試驗表明，黑客對其非保密的計算機信息系統的攻擊成功率達88%，被查出的只佔5%。按黑客的動機和造成的危害，目前黑客分為惡作劇、盜竊詐騙、蓄意破壞、控制佔有、竊取情報等類型。其中，西方一些國家的情報部門秘密招聘黑客“高手”，編制專門的黑客程序，用於竊取別國(集團)網際網路或內部網上的涉密信息和敏感信息。對此，尤須引起我們高度注意。
(四) 軟體隱患。許多軟體在設計時，為了方便用戶的使用、開發和資源共享，總是留有許多“窗口”，加上在設計時不可避免存在許多不完善或未發現的漏洞，用戶在使用過程中，如果缺乏必要的安全鑒別和防護措施，就會使攻擊者利用上述漏洞侵入信息系統破壞和竊取信息。目前，不少單位的軟體是國外產品，這給信息安全保密帶來很大隱患。“視窗95”剛推出時，澳大利亞海軍就發現，該軟體有個神秘的“黑匣子”，只要進入互聯網，它就會悄悄地向微軟總部發送信息。而“視窗98”在用戶通過網際網路撥號注冊時，系統就能自動搜集用戶電腦中的信息，包括身份鑒別資料等。
(五) 設備隱患。主要指計算機信息系統中的硬體設備中存在在漏洞和缺陷：
1、 電磁泄漏發射。電磁泄漏發射是指信息系統的設備在工作時向外輻射電磁波的現象。計算機的電磁輻射主要有兩種途徑：一是被處理的信息會通過計算機內部產生的電磁波向空中發射，稱為輻射發射。二是這種含有信息的電磁波也可以經電源線、信號線、地線等導體傳送和輻射出去，稱為傳導發射。這些電磁輻射包含數據信息和視頻信息等內容。這些輻射出去的電磁波，任何人都可藉助儀器設備在一定范圍內收到它，尤其是利用高靈敏度的儀器可穩定清晰地獲取計算機正在處理的信息。日本的一項試驗結果表明：未加屏蔽的計算機啟動後,用普通電腦可以在80米內接收其顯示器上的內容。據報道，國際高靈敏度專用接收設備可在1公里外接收並還原計算機的輻射信息。早在20世紀80年代，國外情報部門就把通過接收計算機電磁輻射信息作為竊密的重要手段之一。
2、 磁介質的剩磁效應。存儲介質中的信息被刪除後，有時仍會留下可讀的痕跡;即使已多次格式化的磁介質(盤、帶)仍會有剩磁，這些殘留信息可通過“超導量子干涉器件”還原出來。在大多數的操作系統中，刪除文件只是刪除文件名，而原文件還原封不動地保留在存儲介質中，從而留下泄密隱患。
3、 預置陷阱。即人為地在計算機信息系統中預設一些陷阱，干擾和破壞計算機信息系統的正常運行。預置的陷阱一般分為硬體陷阱和軟體陷阱兩種。其中，硬體陷阱主要是“晶元搗鬼”，即蓄意更改集成電路晶元的內部設計和使用規程，以達到破壞計算機信息系統的目的。計算機信息系統中一個關鍵晶元的小小故障，就足以導致計算機以至整個信息網路停止運行。
我國不少計算機硬體、軟體，以及路由器、交換機等網路設備都依賴進口，給網路的安全保密留下了隱患。如我國電信部門90%的路由器是採用國外公司的產品，許多產品中留有“後門”，看似便於維護，也為竊取網路信息埋下了“通道”。發達國家利用對計算機核心技術的壟斷，迫使別國依賴其現成技術，以達到控制別國計算機信息系統的目的。美國基本上掌握了網路地址資源的控制權。美國國內網事實上已成為網際網路的骨幹網。網際網路上通信的80%通過美國，美國國家安全部門在美國網路樞紐上設置了偵察監視陣地，開展情報搜集工作。我國部分國內通信繞道美國，這是非常危險的。
六、計算機信息系統的安全保密
計算機信息系統安全保密，是指為防止泄密、竊密和破壞，對計算機信息系統及其所存儲的信息和數據、相關的環境與場所、安全保密產品進行安全保護，確保以電磁信號為主要形式的信息在產生、存儲、傳遞和處理等過程中的保密性、完整性、可用性和抗抵賴性。
C. 人工智慧時代，神經網路的原理及使用方法 | 微課堂
人工智慧時代已經悄然來臨，在計算機技術高速發展的未來，機器是否能代替人腦？也許有些讀者會說，永遠不可能，因為人腦的思考包含感性邏輯。事實上，神經網路演算法正是在模仿人腦的思考方式。想不想知道神經網路是如何「思考」的呢？下面我向大家簡單介紹一下神經網路的原理及使用方法。
所謂人工智慧，就是讓機器具備人的思維和意識。人工智慧主要有三個學派——行為主義、符號主義和連接主義。
行為主義是基於控制論，是在構建感知動作的控制系統。理解行為主義有個很好的例子，就是讓機器人單腳站立，通過感知要摔倒的方向控制兩只手的動作，保持身體的平衡，這就構建了一個感知動作控制系統。
符號主義是基於算數邏輯和表達式。求解問題時，先把問題描述為表達式，再求解表達式。如果你在求解某個問題時，可以用if case這樣的條件語句，和若干計算公式描述出來，這就使用了符號主義的方法，比如「專家系統」。符號主義可以認為是用公式描述的人工智慧，它讓計算機具備了理性思維。但是人類不僅具備理性思維，還具備無法用公式描述的感性思維。比如，如果你看過這篇推送，下回再見到「符號主義」幾個字，你會覺得眼熟，會想到這是人工智慧相關的知識，這是人的直覺，是感性的。
連接主義就是在模擬人的這種感性思維，是在仿造人腦內的神經元連接關系。這張圖給出了人腦中的一根神經元，左側是神經元的輸入，「軸突」部分是神經元的輸出。人腦就是由860億個這樣的神經元首尾相接組成的網路。
神經網路可以讓計算機具備感性思維。我們首先理解一下基於連接主義的神經網路設計過程。這張圖給出了人類從出生到24個月神經網路的變化：
隨著我們的成長，大量的數據通過視覺、聽覺湧入大腦，使我們的神經網路連接，也就是這些神經元連線上的權重發生了變化，有些線上的權重增強了，有些線上的權重減弱了。
我們要用計算機仿出這些神經網路連接關系，讓計算機具備感性思維。
首先需要准備數據，數據量越大越好，以構成特徵和標簽對。如果想識別貓，就要有大量貓的圖片和這張圖片是貓的標簽構成特徵標簽對，然後搭建神經網路的網路結構，再通過反向傳播優化連接的權重，直到模型的識別准確率達到要求，得到最優的連線權重，把這個模型保存起來。最後用保存的模型輸入從未見過的新數據，它會通過前向傳播輸出概率值，概率值最大的一個就是分類和預測的結果。
我們舉個例子來感受一下神經網路的設計過程。鳶尾花可以分為三類：狗尾鳶尾、雜色鳶尾和佛吉尼亞鳶尾。我們拿出一張圖，需要讓計算機判斷這是哪類鳶尾花。人們通過經驗總結出了規律：通過測量花的花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬分辨出鳶尾花的類別，比如花萼長>花萼寬，並且花瓣長/花瓣寬>2，則可以判定為這是第一種，雜色鳶尾。看到這里，也許有些讀者已經想到用if、case這樣的條件語句來實現鳶尾花的分類。沒錯，條件語句根據這些信息可以判斷鳶尾花分類，這是一個非常典型的專家系統，這個過程是理性計算。只要有了這些數據，就可以通過條件判定公式計算出是哪類鳶尾花。但是我們發現鳶尾花的種植者在識別鳶尾花的時候並不需要這么理性的計算，因為他們見識了太多的鳶尾花，一看就知道是哪種，而且隨著經驗的增加，識別的准確率會提高。這就是直覺，是感性思維，也是我們這篇文章想要和大家分享的神經網路方法。
這種神經網路設計過程首先需要採集大量的花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬，和它們所對應的是哪種鳶尾花。花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬叫做輸入特徵，它們對應的分類叫做標簽。大量的輸入特徵和標簽對構建出數據集，再把這個數據集喂入搭建好的神經網路結構，網路通過反向傳播優化參數，得到模型。當有新的、從未見過的輸入特徵，送入神經網路時，神經網路會輸出識別的結果。
展望21世紀初，在近十年神經網路理論研究趨向的背景下，神經網路理論的主要前沿領域包括：
一、對智能和機器關系問題的認識進一步增長。
研究人類智力一直是科學發展中最有意義，也是空前困難的挑戰性問題。人腦是我們所知道的唯一智能系統，具有感知識別、學習、聯想、記憶、推理等智能。我們通過不斷 探索 人類智能的本質以及聯結機制，並用人工系統復現或部分復現，製造各種智能機器，這樣可使人類有更多的時間和機會從事更為復雜、更富創造性的工作。
神經網路是由大量處理單元組成的非線性、自適應、自組織系統，是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖模擬神經網路加工、記憶信息的方式，設計一種新的機器，使之具有人腦風格的信息處理能力。智能理論所面對的課題來自「環境——問題——目的」，有極大的誘惑力與壓力，它的發展方向將是把基於連接主義的神經網路理論、基於符號主義的人工智慧專家系統理論和基於進化論的人工生命這三大研究領域，在共同追求的總目標下，自發而有機地結合起來。
二、神經計算和進化計算的重大發展。
計算和演算法是人類自古以來十分重視的研究領域，本世紀30年代，符號邏輯方面的研究非常活躍。近年來，神經計算和進化計算領域很活躍，有新的發展動向，在從系統層次向細胞層次轉化里，正在建立數學理論基礎。隨著人們不斷 探索 新的計算和演算法，將推動計算理論向計算智能化方向發展，在21世紀人類將全面進入信息 社會 ，對信息的獲取、處理和傳輸問題，對網路路由優化問題，對數據安全和保密問題等等將有新的要求，這些將成為 社會 運行的首要任務。因此，神經計算和進化計算與高速信息網路理論聯系將更加密切，並在計算機網路領域中發揮巨大的作用，例如大范圍計算機網路的自組織功能實現就要進行進化計算。
人類的思維方式正在轉變，從線性思維轉到非線性思維神經元，神經網路都有非線性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性。我們在計算智能的層次上研究非線性動力系統、混沌神經網路以及對神經網路的數理研究，進一步研究自適應性子波、非線性神經場的興奮模式、神經集團的宏觀力學等。因為，非線性問題的研究是神經網路理論發展的一個最大動力，也是它面臨的最大挑戰。
以上就是有關神經網路的相關內容，希望能為讀者帶來幫助。
以上內容由蘇州空天信息研究院謝雨宏提供。
D. 計算機網路安全問題及防範措施
對計算機信息構成不安全的因素很多， 其中包括人為的因素、自然的因素和偶發的因素。其中，人為因素是指，一些不法之徒利用計算機網路存在的漏洞，或者潛入計算機房，盜用計算機系統資源，非法獲取重要數據、篡改系統數據、破壞硬體設備、編制計算機病毒。人為因素是對計算機信息網路安全威脅最大的因素，垃圾郵件和間諜軟體也都在侵犯著我們的計算機網路。計算機網路不安全因素主要表現在以下幾個方面：
1、 計算機網路的脆弱性
互聯網是對全世界都開放的網路，任何單位或個人都可以在網上方便地傳輸和獲取各種信息，互聯網這種具有開放性、共享性、國際性的特點就對計算機網路安全提出了挑戰。互聯網的不安全性主要有以下幾項：
(1)網路的開放性，網路的技術是全開放的，使得網路所面臨的攻擊來自多方面。或是來自物理傳輸線路的攻擊，或是來自對網路協議的攻擊，以及對計算機軟體、硬體的漏洞實施攻擊。
(2)網路的國際性，意味著對網路的攻擊不僅是來自於本地網路的用戶，還可以是互聯網上其他國家的黑客，所以，網路的安全面臨著國際化的挑戰。
(3)網路的自由性，大多數的網路對用戶的使用沒有技術上的約束，用戶可以自由地上網，發布和獲取各類信息。
2、操作系統存在的安全問題
操作系統是作為一個支撐軟體，使得你的程序或別的運用系統在上面正常運行的一個環境。操作系統提供了很多的管理功能，主要是管理系統的軟體資源和硬體資源。操作系統軟體自身的不安全性，系統開發設計的不周而留下的破綻，都給網路安全留下隱患。
(1)操作系統結構體系的缺陷。操作系統本身有內存管理、CPU 管理、外設的管理，每個管理都涉及到一些模塊或程序，如果在這些程序裡面存在問題，比如內存管理的問題，外部網路的一個連接過來，剛好連接一個有缺陷的模塊，可能出現的情況是，計算機系統會因此崩潰。所以，有些黑客往往是針對操作系統的不完善進行攻擊，使計算機系統，特別是伺服器系統立刻癱瘓。
(2)操作系統支持在網路上傳送文件、載入或安裝程序，包括可執行文件，這些功能也會帶來不安全因素。網路很重要的一個功能就是文件傳輸功能，比如FTP，這些安裝程序經常會帶一些可執行文件，這些可執行文件都是人為編寫的程序，如果某個地方出現漏洞，那麼系統可能就會造成崩潰。像這些遠程調用、文件傳輸，如果生產廠家或個人在上面安裝間諜程序，那麼用戶的整個傳輸過程、使用過程都會被別人監視到，所有的這些傳輸文件、載入的程序、安裝的程序、執行文件，都可能給操作系統帶來安全的隱患。所以，建議盡量少使用一些來歷不明，或者無法證明它的安全性的軟體。
(3)操作系統不安全的一個原因在於它可以創建進程，支持進程的遠程創建和激活，支持被創建的進程繼承創建的權利，這些機制提供了在遠端伺服器上安裝「間諜」軟體的條件。若將間諜軟體以打補丁的方式「打」在一個合法用戶上，特別是「打」在一個特權用戶上，黑客或間諜軟體就可以使系統進程與作業的監視程序監測不到它的存在。
(4)操作系統有些守護進程，它是系統的一些進程，總是在等待某些事件的出現。所謂守護進程，比如說用戶有沒按鍵盤或滑鼠，或者別的一些處理。一些監控病毒的監控軟體也是守護進程，這些進程可能是好的，比如防病毒程序，一有病毒出現就會被撲捉到。但是有些進程是一些病毒，一碰到特定的情況，比如碰到5月1日，它就會把用戶的硬碟格式化，這些進程就是很危險的守護進程，平時它可能不起作用，可是在某些條件發生，比如5月1日，它才發生作用，如果操作系統有些守護進程被人破壞掉就會出現這種不安全的情況。
(5)操作系統會提供一些遠程調用功能，所謂遠程調用就是一台計算機可以調用遠程一個大型伺服器裡面的一些程序，可以提交程序給遠程的伺服器執行，如telnet。遠程調用要經過很多的環節，中間的通訊環節可能會出現被人監控等安全的問題。
(6)操作系統的後門和漏洞。後門程序是指那些繞過安全控制而獲取對程序或系統訪問權的程序方法。在軟體開發階段，程序員利用軟體的後門程序得以便利修改程序設計中的不足。一旦後門被黑客利用，或在發布軟體前沒有刪除後門程序，容易被黑客當成漏洞進行攻擊，造成信息泄密和丟失。此外，操作系統的無口令的入口，也是信息安全的一大隱患。
(7)盡管操作系統的漏洞可以通過版本的不斷升級來克服， 但是系統的某一個安全漏洞就會使得系統的所有安全控制毫無價值。當發現問題到升級這段時間，一個小小的漏洞就足以使你的整個網路癱瘓掉。
3、資料庫存儲的內容存在的安全問題
資料庫管理系統大量的信息存儲在各種各樣的資料庫裡面，包括我們上網看到的所有信息，資料庫主要考慮的是信息方便存儲、利用和管理，但在安全方面考慮的比較少。例如：授權用戶超出了訪問許可權進行數據的更改活動；非法用戶繞過安全內核，竊取信息。對於資料庫的安全而言，就是要保證數據的安全可靠和正確有效，即確保數據的安全性、完整性。數據的安全性是防止資料庫被破壞和非法的存取；資料庫的完整性是防止資料庫中存在不符合語義的數據。
4 、防火牆的脆弱性
防火牆指的是一個由軟體和硬體設備組合而成、在內部網和外部網之間、專用網與網之間的界面上構造的保護屏障.它是一種硬體和軟體的結合，使Internet 與Intranet 之間建立起一個安全網關（Security Gateway），從而保護內部網免受非法用戶的侵入。
但防火牆只能提供網路的安全性，不能保證網路的絕對安全，它也難以防範網路內部的攻擊和病毒的侵犯。並不要指望防火牆靠自身就能夠給予計算機安全。防火牆保護你免受一類攻擊的威脅，但是卻不能防止從LAN 內部的攻擊，若是內部的人和外部的人聯合起來，即使防火牆再強，也是沒有優勢的。它甚至不能保護你免受所有那些它能檢測到的攻擊。隨著技術的發展，還有一些破解的方法也使得防火牆造成一定隱患。這就是防火牆的局限性。
5、其他方面的因素
計算機系統硬體和通訊設施極易遭受到自然的影響，如：各種自然災害（如地震、泥石流、水災、風暴、物破壞等）對構成威脅。還有一些偶發性因素，如電源故障、設備的機能失常、軟體開發過程中留下的某些漏洞等，也對計算機網路構成嚴重威脅。此外不好、規章制度不健全、安全管理水平較低、操作失誤、瀆職行為等都會對計算機信息安全造成威脅。
計算機網路安全的對策，可以從一下幾個方面進行防護：
1、 技術層面對策
對於技術方面，計算機網路安全技術主要有實時掃描技術、實時監測技術、防火牆、完整性保護技術、病毒情況分析報告技術和系統安全管理技術。綜合起來，技術層面可以採取以下對策：
(1)建立安全管理制度。提高包括系統管理員和用戶在內的人員的技術素質和職業修養。對重要部門和信息，嚴格做好開機查毒，及時備份數據，這是一種簡單有效的方法。
(2)網路訪問控制。訪問控制是網路安全防範和保護的主要策略。它的主要任務是保證網路資源不被非法使用和訪問。它是保證網路安全最重要的核心策略之一。訪問控制涉及的技術比較廣，包括入網訪問控制、網路許可權控制、目錄級控制以及屬性控制等多種手段。
(3)資料庫的備份與恢復。資料庫的備份與恢復是資料庫管理員維護數據安全性和完整性的重要操作。備份是恢復資料庫最容易和最能防止意外的保證方法。恢復是在意外發生後利用備份來恢復數據的操作。有三種主要備份策略：只備份資料庫、備份資料庫和事務日誌、增量備份。
(4)應用密碼技術。應用密碼技術是信息安全核心技術，密碼手段為信息安全提供了可靠保證。基於密碼的數字簽名和身份認證是當前保證信息完整性的最主要方法之一，密碼技術主要包括古典密碼體制、單鑰密碼體制、公鑰密碼體制、數字簽名以及密鑰管理。
(5)切斷途徑。對被感染的硬碟和計算機進行徹底殺毒處理，不使用來歷不明的U 盤和程序，不隨意下載網路可疑信息。
(6)提高網路反病毒技術能力。通過安裝病毒防火牆，進行實時過濾。對網路伺服器中的文件進行頻繁掃描和監測，在工作站上採用防病毒卡，加強網路目錄和文件訪問許可權的設置。在網路中，限制只能由伺服器才允許執行的文件。
(7)研發並完善高安全的操作系統。研發具有高安全的操作系統，不給病毒得以滋生的溫床才能更安全。
2、管理層面對策
計算機網路的安全管理，不僅要看所採用的安全技術和防範措施，而且要看它所採取的管理措施和執行計算機安全保護、法規的力度。只有將兩者緊密結合，才能使計算機網路安全確實有效。
計算機網路的安全管理，包括對計算機用戶的安全、建立相應的安全管理機構、不斷完善和加強計算機的管理功能、加強計算機及網路的立法和執法力度等方面。加強計算機安全管理、加強用戶的法律、法規和道德觀念，提高計算機用戶的安全意識，對防止計算機犯罪、抵制黑客攻擊和防止計算機病毒干擾，是十分重要的措施。
這就要對計算機用戶不斷進行法制教育，包括計算機安全法、計算機犯罪法、保密法、數據保護法等，明確計算機用戶和系統管理人員應履行的權利和義務，自覺遵守合法信息系統原則、合法用戶原則、信息公開原則、信息利用原則和資源限制原則，自覺地和一切違法犯罪的行為作斗爭，維護計算機及網路系統的安全，維護信息系統的安全。除此之外，還應教育計算機用戶和全體工作人員，應自覺遵守為維護系統安全而建立的一切規章制度，包括人員管理制度、運行維護和管理制度、計算機處理的控制和管理制度、各種資料管理制度、機房保衛管理制度、專機專用和嚴格分工等管理制度。
3、安全層面對策
要保證計算機網路系統的安全、可靠，必須保證系統實體有個安全的物理環境條件。這個安全的環境是指機房及其設施，主要包括以下內容：
(1)計算機系統的環境條件。計算機系統的安全環境條件，包括溫度、濕度、空氣潔凈度、腐蝕度、蟲害、振動和沖擊、電氣干擾等方面，都要有具體的要求和嚴格的標准。
(2)機房場地環境的選擇。計算機系統選擇一個合適的安裝場所十分重要。它直接影響到系統的安全性和可靠性。選擇計算機房場地，要注意其外部環境安全性、可靠性、場地抗電磁干擾性，避開強振動源和強雜訊源，並避免設在建築物高層和用水設備的下層或隔壁。還要注意出入口的管理。
(3)機房的安全防護。機房的安全防護是針對環境的物理災害和防止未授權的個人或團體破壞、篡改或盜竊網路設施、重要數據而採取的安全措施和對策。為做到區域安全，首先，應考慮物理訪問控制來識別訪問用戶的身份，並對其合法性進行驗證；其次，對來訪者必須限定其活動范圍；第三，要在計算機系統中心設備外設多層安全防護圈，以防止非法暴力入侵；第四設備所在的建築物應具有抵禦各種自然災害的設施。
E. 人工神經網路概念梳理與實例演示
人工神經網路概念梳理與實例演示
神經網路是一種模仿生物神經元的機器學習模型，數據從輸入層進入並流經激活閾值的多個節點。
遞歸性神經網路一種能夠對之前輸入數據進行內部存儲記憶的神經網路，所以他們能夠學習到數據流中的時間依賴結構。
如今機器學習已經被應用到很多的產品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推薦引擎——亞馬遜網站用於推薦商品的推薦引擎，Google和Facebook使用的廣告排名系統。最近，深度學習的一些進步將機器學習帶入公眾視野：AlphaGo 打敗圍棋大師李世石事件以及一些圖片識別和機器翻譯等新產品的出現。
在這部分中，我們將介紹一些強大並被普遍使用的機器學習技術。這當然包括一些深度學習以及一些滿足現代業務需求傳統方法。讀完這一系列的文章之後，你就掌握了必要的知識，便可以將具體的機器學習實驗應用到你所在的領域當中。
隨著深層神經網路的精度的提高，語音和圖像識別技術的應用吸引了大眾的注意力，關於AI和深度學習的研究也變得更加普遍了。但是怎麼能夠讓它進一步擴大影響力，更受歡迎仍然是一個問題。這篇文章的主要內容是：簡述前饋神經網路和遞歸神經網路、怎樣搭建一個遞歸神經網路對時間系列數據進行異常檢測。為了讓我們的討論更加具體化，我們將演示一下怎麼用Deeplearning4j搭建神經網路。
一、什麼是神經網路？
人工神經網路演算法的最初構思是模仿生物神經元。但是這個類比很不可靠。人工神經網路的每一個特徵都是對生物神經元的一種折射：每一個節點與激活閾值、觸發的連接。
連接人工神經元系統建立起來之後，我們就能夠對這些系統進行訓練，從而讓他們學習到數據中的一些模式，學到之後就能執行回歸、分類、聚類、預測等功能。
人工神經網路可以看作是計算節點的集合。數據通過這些節點進入神經網路的輸入層，再通過神經網路的隱藏層直到關於數據的一個結論或者結果出現，這個過程才會停止。神經網路產出的結果會跟預期的結果進行比較，神經網路得出的結果與正確結果的不同點會被用來更正神經網路節點的激活閾值。隨著這個過程的不斷重復，神經網路的輸出結果就會無限靠近預期結果。
二、訓練過程
在搭建一個神經網路系統之前，你必須先了解訓練的過程以及網路輸出結果是怎麼產生的。然而我們並不想過度深入的了解這些方程式，下面是一個簡短的介紹。
網路的輸入節點收到一個數值數組（或許是叫做張量多維度數組）就代表輸入數據。例如, 圖像中的每個像素可以表示為一個標量，然後將像素傳遞給一個節點。輸入數據將會與神經網路的參數相乘，這個輸入數據被擴大還是減小取決於它的重要性，換句話說，取決於這個像素就不會影響神經網路關於整個輸入數據的結論。
起初這些參數都是隨機的，也就是說神經網路在建立初期根本就不了解數據的結構。每個節點的激活函數決定了每個輸入節點的輸出結果。所以每個節點是否能夠被激活取決於它是否接受到足夠的刺激強度，即是否輸入數據和參數的結果超出了激活閾值的界限。
在所謂的密集或完全連接層中，每個節點的輸出值都會傳遞給後續層的節點，在通過所有隱藏層後最終到達輸出層，也就是產生輸入結果的地方。在輸出層, 神經網路得到的最終結論將會跟預期結論進行比較(例如，圖片中的這些像素代表一隻貓還是狗?)。神經網路猜測的結果與正確結果的計算誤差都會被納入到一個測試集中，神經網路又會利用這些計算誤差來不斷更新參數，以此來改變圖片中不同像素的重要程度。整個過程的目的就是降低輸出結果與預期結果的誤差，正確地標注出這個圖像到底是不是一條狗。
深度學習是一個復雜的過程，由於大量的矩陣系數需要被修改所以它就涉及到矩陣代數、衍生品、概率和密集的硬體使用問題，但是用戶不需要全部了解這些復雜性。
但是，你也應該知道一些基本參數，這將幫助你理解神經網路函數。這其中包括激活函數、優化演算法和目標函數(也稱為損失、成本或誤差函數)。
激活函數決定了信號是否以及在多大程度上應該被發送到連接節點。階梯函數是最常用的激活函數, 如果其輸入小於某個閾值就是0，如果其輸入大於閾值就是1。節點都會通過階梯激活函數向連接節點發送一個0或1。優化演算法決定了神經網路怎麼樣學習，以及測試完誤差後，權重怎麼樣被更准確地調整。最常見的優化演算法是隨機梯度下降法。最後, 成本函數常用來衡量誤差，通過對比一個給定訓練樣本中得出的結果與預期結果的不同來評定神經網路的執行效果。
Keras、Deeplearning4j 等開源框架讓創建神經網路變得簡單。創建神經網路結構時，需要考慮的是怎樣將你的數據類型匹配到一個已知的被解決的問題，並且根據你的實際需求來修改現有結構。
三、神經網路的類型以及應用
神經網路已經被了解和應用了數十年了，但是最近的一些技術趨勢才使得深度神經網路變得更加高效。
GPUs使得矩陣操作速度更快；分布式計算結構讓計算能力大大增強；多個超參數的組合也讓迭代的速度提升。所有這些都讓訓練的速度大大加快，迅速找到適合的結構。
隨著更大數據集的產生，類似於ImageNet 的大型高質量的標簽數據集應運而生。機器學習演算法訓練的數據越大，那麼它的准確性就會越高。
最後，隨著我們理解能力以及神經網路演算法的不斷提升，神經網路的准確性在語音識別、機器翻譯以及一些機器感知和面向目標的一些任務等方面不斷刷新記錄。
盡管神經網路架構非常的大，但是主要用到的神經網路種類也就是下面的幾種。
3.1前饋神經網路
前饋神經網路包括一個輸入層、一個輸出層以及一個或多個的隱藏層。前饋神經網路可以做出很好的通用逼近器，並且能夠被用來創建通用模型。
這種類型的神經網路可用於分類和回歸。例如，當使用前饋網路進行分類時，輸出層神經元的個數等於類的數量。從概念上講, 激活了的輸出神經元決定了神經網路所預測的類。更准確地說, 每個輸出神經元返回一個記錄與分類相匹配的概率數，其中概率最高的分類將被選為模型的輸出分類。
前饋神經網路的優勢是簡單易用，與其他類型的神經網路相比更簡單，並且有一大堆的應用實例。
3.2卷積神經網路
卷積神經網路和前饋神經網路是非常相似的，至少是數據的傳輸方式類似。他們結構大致上是模仿了視覺皮層。卷積神經網路通過許多的過濾器。這些過濾器主要集中在一個圖像子集、補丁、圖塊的特徵識別上。每一個過濾器都在尋找不同模式的視覺數據，例如，有的可能是找水平線，有的是找對角線，有的是找垂直的。這些線條都被看作是特徵，當過濾器經過圖像時，他們就會構造出特徵圖譜來定位各類線是出現在圖像的哪些地方。圖像中的不同物體，像貓、747s、榨汁機等都會有不同的圖像特徵，這些圖像特徵就能使圖像完成分類。卷積神經網路在圖像識別和語音識別方面是非常的有效的。
卷積神經網路與前饋神經網路在圖像識別方面的異同比較。雖然這兩種網路類型都能夠進行圖像識別，但是方式卻不同。卷積神經網路是通過識別圖像的重疊部分，然後學習識別不同部分的特徵進行訓練；然而，前饋神經網路是在整張圖片上進行訓練。前饋神經網路總是在圖片的某一特殊部分或者方向進行訓練，所以當圖片的特徵出現在其他地方時就不會被識別到，然而卷積神經網路卻能夠很好的避免這一點。
卷積神經網路主要是用於圖像、視頻、語音、聲音識別以及無人駕駛的任務。盡管這篇文章主要是討論遞歸神經網路的，但是卷積神經網路在圖像識別方面也是非常有效的，所以很有必要了解。
3.3遞歸神經網路
與前饋神經網路不同的是，遞歸神經網路的隱藏層的節點里有內部記憶存儲功能，隨著輸入數據的改變而內部記憶內容不斷被更新。遞歸神經網路的結論都是基於當前的輸入和之前存儲的數據而得出的。遞歸神經網路能夠充分利用這種內部記憶存儲狀態處理任意序列的數據，例如時間序列。
遞歸神經網路經常用於手寫識別、語音識別、日誌分析、欺詐檢測和網路安全。
遞歸神經網路是處理時間維度數據集的最好方法，它可以處理以下數據：網路日誌和伺服器活動、硬體或者是醫療設備的感測器數據、金融交易、電話記錄。想要追蹤數據在不同階段的依賴和關聯關系需要你了解當前和之前的一些數據狀態。盡管我們通過前饋神經網路也可以獲取事件，隨著時間的推移移動到另外一個事件，這將使我們限制在對事件的依賴中，所以這種方式很不靈活。
追蹤在時間維度上有長期依賴的數據的更好方法是用內存來儲存重要事件，以使近期事件能夠被理解和分類。遞歸神經網路最好的一點就是在它的隱藏層裡面有「內存」可以學習到時間依賴特徵的重要性。
接下來我們將討論遞歸神經網路在字元生成器和網路異常檢測中的應用。遞歸神經網路可以檢測出不同時間段的依賴特徵的能力使得它可以進行時間序列數據的異常檢測。
遞歸神經網路的應用
網路上有很多使用RNNs生成文本的例子，遞歸神經網路經過語料庫的訓練之後，只要輸入一個字元，就可以預測下一個字元。下面讓我們通過一些實用例子發現更多RNNs的特徵。
應用一、RNNs用於字元生成
遞歸神經網路經過訓練之後可以把英文字元當做成一系列的時間依賴事件。經過訓練後它會學習到一個字元經常跟著另外一個字元（「e」經常跟在「h」後面，像在「the、he、she」中）。由於它能預測下一個字元是什麼，所以它能有效地減少文本的輸入錯誤。
Java是個很有趣的例子，因為它的結構包括很多嵌套結構，有一個開的圓括弧必然後面就會有一個閉的，花括弧也是同理。他們之間的依賴關系並不會在位置上表現的很明顯，因為多個事件之間的關系不是靠所在位置的距離確定的。但是就算是不明確告訴遞歸神經網路Java中各個事件的依賴關系，它也能自己學習了解到。
在異常檢測當中，我們要求神經網路能夠檢測出數據中相似、隱藏的或許是並不明顯的模式。就像是一個字元生成器在充分地了解數據的結構後就會生成一個數據的擬像，遞歸神經網路的異常檢測就是在其充分了解數據結構後來判斷輸入的數據是不是正常。
字元生成的例子表明遞歸神經網路有在不同時間范圍內學習到時間依賴關系的能力，它的這種能力還可以用來檢測網路活動日誌的異常。
異常檢測能夠使文本中的語法錯誤浮出水面，這是因為我們所寫的東西是由語法結構所決定的。同理，網路行為也是有結構的，它也有一個能夠被學習的可預測模式。經過在正常網路活動中訓練的遞歸神經網路可以監測到入侵行為，因為這些入侵行為的出現就像是一個句子沒有標點符號一樣異常。
應用二、一個網路異常檢測項目的示例
假設我們想要了解的網路異常檢測就是能夠得到硬體故障、應用程序失敗、以及入侵的一些信息。
模型將會向我們展示什麼呢？
隨著大量的網路活動日誌被輸入到遞歸神經網路中去，神經網路就能學習到正常的網路活動應該是什麼樣子的。當這個被訓練的網路被輸入新的數據時，它就能偶判斷出哪些是正常的活動，哪些是被期待的，哪些是異常的。
訓練一個神經網路來識別預期行為是有好處的，因為異常數據不多，或者是不能夠准確的將異常行為進行分類。我們在正常的數據里進行訓練，它就能夠在未來的某個時間點提醒我們非正常活動的出現。
說句題外話，訓練的神經網路並不一定非得識別到特定事情發生的特定時間點（例如，它不知道那個特殊的日子就是周日），但是它一定會發現一些值得我們注意的一些更明顯的時間模式和一些可能並不明顯的事件之間的聯系。
我們將概述一下怎麼用 Deeplearning4j（一個在JVM上被廣泛應用的深度學習開源資料庫）來解決這個問題。Deeplearning4j在模型開發過程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款為ETL（提取-轉化-載入）任務准備模型訓練數據的集成工具。正如Sqoop為Hadoop載入數據，DataVec將數據進行清洗、預處理、規范化與標准化之後將數據載入到神經網路。這跟Trifacta』s Wrangler也相似，只不過它更關注二進制數據。
開始階段
第一階段包括典型的大數據任務和ETL：我們需要收集、移動、儲存、准備、規范化、矢量話日誌。時間跨度的長短是必須被規定好的。數據的轉化需要花費一些功夫，這是由於JSON日誌、文本日誌、還有一些非連續標注模式都必須被識別並且轉化為數值數組。DataVec能夠幫助進行轉化和規范化數據。在開發機器學習訓練模型時，數據需要分為訓練集和測試集。
訓練神經網路
神經網路的初始訓練需要在訓練數據集中進行。
在第一次訓練的時候，你需要調整一些超參數以使模型能夠實現在數據中學習。這個過程需要控制在合理的時間內。關於超參數我們將在之後進行討論。在模型訓練的過程中，你應該以降低錯誤為目標。
但是這可能會出現神經網路模型過度擬合的風險。有過度擬合現象出現的模型往往會在訓練集中的很高的分數，但是在遇到新的數據時就會得出錯誤結論。用機器學習的語言來說就是它不夠通用化。Deeplearning4J提供正則化的工具和「過早停止」來避免訓練過程中的過度擬合。
神經網路的訓練是最花費時間和耗費硬體的一步。在GPUs上訓練能夠有效的減少訓練時間，尤其是做圖像識別的時候。但是額外的硬體設施就帶來多餘的花銷，所以你的深度學習的框架必須能夠有效的利用硬體設施。Azure和亞馬遜等雲服務提供了基於GPU的實例，神經網路還可以在異構集群上進行訓練。
創建模型
Deeplearning4J提供ModelSerializer來保存訓練模型。訓練模型可以被保存或者是在之後的訓練中被使用或更新。
在執行異常檢測的過程中，日誌文件的格式需要與訓練模型一致，基於神經網路的輸出結果，你將會得到是否當前的活動符合正常網路行為預期的結論。
代碼示例
遞歸神經網路的結構應該是這樣子的：
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder(
.seed(123)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
.learningRate(0.005)
.gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)
.(0.5)
.list()
.layer(0, new GravesLSTM.Builder().activation("tanh").nIn(1).nOut(10).build())
.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
.activation("softmax").nIn(10).nOut(numLabelClasses).build())
.pretrain(false).backprop(true).build();
MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
net.init();
下面解釋一下幾行重要的代碼：
.seed(123)
隨機設置一個種子值對神經網路的權值進行初始化，以此獲得一個有復驗性的結果。系數通常都是被隨機的初始化的，以使我們在調整其他超參數時仍獲得一致的結果。我們需要設定一個種子值，讓我們在調整和測試的時候能夠用這個隨機的權值。
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
決定使用哪個最優演算法（在這個例子中是隨機梯度下降法）來調整權值以提高誤差分數。你可能不需要對這個進行修改。
.learningRate(0.005)
當我們使用隨機梯度下降法的時候，誤差梯度就被計算出來了。在我們試圖將誤差值減到最小的過程中，權值也隨之變化。SGD給我們一個讓誤差更小的方向，這個學習效率就決定了我們該在這個方向上邁多大的梯度。如果學習效率太高，你可能是超過了誤差最小值；如果太低，你的訓練可能將會永遠進行。這是一個你需要調整的超參數。
F. 信息安全的三大支柱是什麼，如何理解其相互之間的關系，論述題
感測技術、計算機技術與通信技術一起被稱為信息技術的三大支柱。從仿生學觀點來看，如果把計算機看成處理和識別信息的「大腦」，把通信系統看成傳遞信息的「神經系統」的話，那麼感測器就是「感覺器官」。
網路空間面臨的安全挑戰越來越復雜：
隨著網路安全對工業控制系統的攻擊日益增多，許多重要的工業控制系統都發生了安全事件。例如，在2016年3月，紐約鮑曼大壩的一個小型防洪系統遭到攻擊。
移動互聯網惡意程序趨於盈利，移動互聯網黑產業鏈已經成熟。通過對惡意程序行為的分析，發現旨在獲得經濟效益的應用程序如欺詐、惡意扣除、鎖屏敲詐等數量急劇增加。
大量與物聯網相關的智能設備受到惡意程序的攻擊，形成僵屍網路，用於發起大流量DDoS攻擊。
(6)神經系統網路安全擴展閱讀：
信息安全概念在20世紀經歷了一個漫長的歷史時期，自上世紀90年代以來一直受到人們的高度重視，進入21世紀以來，隨著信息技術的不斷發展，信息安全問題日益突出。信息安全是防止未經授權使用、濫用、篡改或拒絕知識、事實、數據或能力的措施。
信息安全關繫到網路系統的正常使用、用戶資產和信息資源的安全、企事業單位的信息建設和發展、國家安全與社會穩定。因此，信息安全問題不僅成為各國關注的焦點，而且成為一個新的研究領域和人才需求。
G. 怎麼樣提高網路安全知識
一、首先，全校師生都要有高度的安全意識，若發現有安全隱患，要及時向學校匯報，防患於未然。有些課：體育課和課外活動前要充分做好准備活動，運動時不要劇烈碰撞，以免撞傷或摔傷。在上實驗課前一定要認真聽老師講解注意事項，在做實驗時要嚴格按照要求來做。 其次，同學之間要互相體諒和互相理解，多看看別人的長處，尊重同學的不同個性，在同學間遇到矛盾時，一定要冷靜，切忌用拳頭代替說理，給自己和同學帶來不良的後果；同時遇到難以解決困難，學會與老師、家長及時溝通。 再次，騎車上學的同學一定要嚴格遵守交通規則，車速放慢一點以防發生意外。坐公共汽車上學的同學上下車和橫穿馬路時都要格外注意安全。
二、在校外不隨便把自己的家庭住址、父母姓名、聯系方式等給陌生人或者培訓機構，以免給騙子以可乘之機。 在遇到異常情況時，能夠冷靜、機智、勇敢地去應付。遇上歹徒,不能驚慌，要保持頭腦清醒、鎮定。同時，根據自己的體力和心理狀態、周圍情況、歹徒的動機來決定對策。仔細記下歹徒的相貌、身高、口音、衣著、逃離方向等情況，待事後立即向民警或公安部門報告。應切記，不到迫不得已時不要輕易與歹徒發生正面沖突，最重要的是要運用智慧，隨機應變。 防範精神病患者，應當盡快遠離、躲避，不要圍觀。不要挑逗、取笑、戲弄精神病患者，不要刺激他們，以免招致不必要的傷害。 中小學生吸煙，危害極大。不僅對人體的呼吸道、心血管、神經系統、消化系統等都有不同程度的傷害。而且會污染環境，給他人帶來更嚴重的危害。 獨自在家時要關好窗、鎖好門；學習預防家庭火災常識，掌握不同情況下起火的處理方法；睡覺前檢查燃氣閥門是否關閉，炭火是否熄滅，防止一氧化碳中毒；不受壞人利誘，不佔別人的小便宜；不在假期暴飲暴食；夏季選擇有專人維護的正規場地；不到河流、湖泊、水庫、溝渠等水邊玩耍，以防溺水；參加大型集體活動時，不擁擠、不起鬨、不製造緊張或恐慌氣氛；未成年人不進入營業性歌舞廳、游戲室、錄像廳和網吧；不賭博，不吸食毒品，不看不健康出版物；未成年人不吸煙，不飲酒；正確對待生活中的困境，通過訴說、交流等方式來疏緩生活中的不適感；遇到緊急情況，及時撥打報警（110）、火警（119）、急救（120）電話；認真學習未成年人保護法等有關法律法規，學會用法律保護自己。
H. 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些
近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。
1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。
入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。
預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。
網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》，近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。
I. 物聯網的安全形態三要素
物聯網安全的要素物聯網的安全形態主要體現在其體系結構的各個要素上，主要包括物理要素、運行要素、數據要素三個方面。1 物理要素物理安全是物聯網安全的基礎要素。主要涉及感知控制層的感知控制設備的安全，主要包括對感測器及RFID的干擾、屏蔽、信號截獲等, 是物聯網安全特殊性的體現。2 安全運行要素運行安全，存在於物聯網的各個環節中，涉及到了物聯網的三個層次，其目的是保障感知控制設備、網路傳輸系統及處理系統的正常運行，與傳統信息系統安全基本相同。3 數據安全數據安全也是存在於物聯網的各環節之中，要求在感知控制設備、網路傳輸系統、處理系統中的信息不會出現被竊取、被篡改、被偽造、被抵賴等性質。
物聯網的核心概念在於「基於網路對物品信息的按需、自動、及時、可靠感知」。一般認為物聯網應具備三個基本特性：①及時感知信息，即利用各種可用的感知手段，能實現對物體動態信息的實時採集；②可靠傳輸信息，即通過各種信息網路與互聯網的融合，將感知的信息准確可靠地傳遞出去；③智能處理信息，即利用雲計算等智能計算技術對海量的數據和信息進行分析和處理，以便按需、自動地獲取到有用信息並對其進行利用。物聯網的本質是通過能夠獲取物體信息的感測器來進行信息採集，通過網路進行信息傳輸與交換，通過信息處理系統進行信息加工及決策。