简介：摘要：本文旨在探讨人工智能（AI）在移动设备网络安全领域的应用与挑战。随着移动设备在人们日常生活和工作中的普及，网络攻击威胁也与日俱增。在这一背景下，人工智能技术为提高移动设备网络安全性提供了有力的工具。本文介绍了人工智能在网络安全中的基本原理和应用领域，详细分析了AI在移动设备网络安全中的具体应用，包括威胁检测、恶意代码识别和用户身份验证等方面。本文也深入探讨了AI在移动设备网络安全中面临的挑战，如隐私问题、对抗性攻击和模型解释性等。通过综合分析，本文得出了结论，强调了AI在移动设备网络安全中的重要性，并提出了未来研究的方向。

简介：摘要：进入21世纪以来，我国全面进入了互联网时代，计算机网络被广泛应用在各个领域中。基于数字化信息技术的互联网产业迅速发展，这虽然给人们的生产生活带来了极大的便利，但是计算机网络信息系统的安全问题也给人们带来了很多的烦恼。如今，计算机信息系统已经成为了人们生活中不可或缺的重要组成部分，所以解决其安全问题迫在眉睫。本文将通过对当前计算机网络信息系统中存在的安全问题进行分析，探索解决此类问题的可行性方案与对策。

简介：摘要：随着我国社会的快速发展，我国科技获得了较快的发展，促使计算机被广泛应用到各个行业中，基于计算机网络技术的运用，对生产及生活有着较大的促进作用，并全面融入生活中，利用计算机网络可以给予人们所需的有价值的信息，更好地实现其日常生活需要。然而伴随网络技术的进步，在为人们提供便利的同时，也产生了一系列的隐患问题，如黑客入侵等，对人们的生活形成了一定的威胁，对此，相关管理部门应运用针对性的措施来增强网络信息的安全，帮助人们营造绿色的网络环境。

简介：摘要：进入21世纪以来，我国科技水平不断进步，电子信息技术有了很大突破。近年来，网络技术发展平稳，技术水平也逐渐提高，电子信息技术也当仁不让，二者齐头并进，作为未来发展趋势的现代网络技术以及日渐发展的电子信息技术在发展中也相互融合起来。二者的融合，为人们日常生活生产都带来了众多便利。基于此，本文阐述了电子信息技术与网络技术基本概念与特点，并列举将二者融合的应用以及未来发展前景。

简介：摘要：现阶段，大数据和计算机网络面临一系列普遍性的安全问题，这些问题对于数据隐私、网络稳定性和信息安全都带来了重大风险。数据隐私问题成为一个关键挑战，大数据的广泛应用导致大量数据被收集、存储和处理。网络攻击者利用技术漏洞和弱点，试图获取未经授权的访问权限、窃取敏感数据或破坏网络系统和服务。在大数据环境下，数据可能会受到错误、篡改或恶意操纵的影响，从而导致决策和分析不准确。本文章分析了大数据时代计算机网络信息安全及防护策略，以期为业内相关工作人员提供一定的参考

简介：摘要：信息化网络技术的普及为人们的生活带来了巨大的便利，但同时网络的开放性也使得人们面临着信息泄露、数据丢失等安全隐患。因此，网络安全成为人们日益广泛关注的问题，网络安全防御的应用受到了人们的高度重视。在此基础上，为了进一步提升网络安全防御的整体性能，人工智能技术的出现为其带来了新的研究思路与方向，通过人工智能在网络安全防御中的应用与发展，从而达到安全防御的理想状态，更好地保障网络安全。基于此，文章首先分析了人工智能技术的概念及优势，然后对其在网络安全防御体系中的应用策略进行了研究，以供参考。

简介：摘要：在云技术中，云计算属于一个分支，其本质上是分布式计算方式，能够将海量数据处理分解成若干小程序，在短时间内计算出精准的结果并反馈给用户，给各个行业带去了便捷。随着技术的进一步发展，云计算功能也得到了扩展和完善，且在通信网络安全传输防护方面得到了更加广泛的应用。为此，我们必须要了解云计算技术的原理机制，并掌握正确的使用方式，如此才能最大程度地发挥其使用作用，合理保障通信网络的安全传输机制。基于此，文章对云计算技术在通信网络中应用进行了研究，以供参考。

简介：摘要：随着移动互联网的快速发展，移动通信网络面临着用户数量和数据流量爆炸式增长的挑战。传统的网络优化方法已经难以满足日益增长的网络需求。文中阐述了大数据分析在网络性能优化、故障诊断与预防、资源优化配置以及用户体验优化等方面的具体应用。通过分析海量网络数据和用户行为数据，可以发现网络瓶颈、异常模式和资源分配不合理情况，并针对性地优化网络规划、参数调整、资源配置策略等，从而提升网络性能、提高故障诊断和预防能力、提高网络资源利用率以及改善用户体验，实现移动通信网络的智能化优化。

简介：摘要：页岩气大型压裂机组网络控制系统及故障判断实施非常重要，有利于提升压裂机组工作效率，降低故障。本文针对页岩气大型压裂机组网络控制系统及故障判断维修进行分析研究，文章在实施研究的过程中，提出页岩气大型压裂机组网络控制系统总体结构，并对其故障、判断及维修工作进行分析与总结，旨在优化页岩气大型压裂机组网络控制系统及故障判断维修效率，对各项工作转型发展有非常重要的意义。

简介：摘要：本文针对基于5G技术的MIMO通信网络中数据传输过程中存在的延时问题，提出了一种数据超低延时传输方法。该方法通过优化信道分配和调度算法，结合MIMO技术的多天线传输特性，实现了数据的快速、可靠传输，并有效降低了数据传输的延时。实验结果表明，该方法在5G通信网络中具有较好的性能，可满足对低延时传输要求的应用场景。

简介：摘要；随着计算机通信网络的迅速发展，网络安全问题日益突出，其中异常流量检测是保障网络安全的重要环节之一。然而，由于网络数据的多样性和复杂性，传统的异常流量检测方法在面对新型网络攻击时表现不佳。针对这一问题，本文提出了一种基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法。通过利用迁移学习技术，将源领域的知识迁移到目标领域，实现在目标领域的异常流量检测，从而提高了检测的准确性和效率。通过在实际数据集上的实验验证，结果表明，所提方法相较于传统方法在异常流量检测方面取得了显著的改进，具有良好的应用前景。

简介：摘要：随着计算机网络技术的不断发展，电子信息工程部门的工作水平不断提升，越来越多的人开始认识到电子信息工程的重要作用。通过利用计算机网络技术，人们可以获得更广泛的信息渠道，提高信息传播的速度，并辅助各行业准确搜集信息。在电子信息工程系统中，信息系统起到了实现信息资源共享、整合和传递等功能的重要作用。将计算机网络技术引入电子信息工程领域，能够充分发挥电子信息工程的优势。

简介：摘要：为了探讨电力系统信息通信网络安全防护技术，该研究采用文献综述和分析方法，研究了电力系统信息通信网络的重要性、安全挑战与应对技术。结果显示，信息通信网络在电力系统中的作用日益突出，但也面临着安全威胁和挑战。加密身份验证、网络监测入侵检测等技术被广泛应用于网络安全防护。未来，智能化安全防护、大数据安全分析和区块链技术或将成为研究的重点。该研究旨在为电力系统信息通信网络的安全保障提供参考与借鉴。

简介：摘要：科技的发展为经济社会的高速发展提供了技术支撑，如大数据、人工智能等技术，并广泛应用在社会各个行业生产实践中，在推动社会各个行业创新发展的同时，推动人类社会生产工作模式便捷化发展。在此背景下，人们对计算机运算的速度、准确性等有了更高的标准要求，导致系统运行压力进一步增加。而人工智能应用能够赋予计算机人的思维和行为，使其能够在持续运行中实现自我更新、完善、信息自动化处理和自动化修复系统漏洞，以保证计算机使用性能满足人们对生产生活的要求。本文阐述了人工智能的基本概念,结合人工智能的关键技术,探究了人工智能技术在网络性能优化中的应用，仅供参考。

简介：摘要：科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在计算机网络中得到了广泛的应用。在大数据时代，计算机网络安全技术风靡全球，它在为社会生产生活提供大量技术数据支持基础上，也确保形成了完整的计算机网络安全技术战略体系，其中包含了诸多优化策略内容。本文就大数据时代计算机网络安全技术的优化策略进行研究，以供参考。

简介：摘要：在信息化浪潮的推动下，传统的检察档案管理模式已难以满足现代法治建设和司法实践的需求。档案的全文数字化与网络化应用成为提升管理效率、保障档案安全、促进信息共享的关键途径。全文数字化通过应用先进的扫描、图像处理和文本识别技术，将纸质档案转化为电子格式，实现档案的长期保存和高效检索。网络化应用则依托于网络平台的构建，提供远程访问、在线协作和移动服务，极大地拓宽了档案的利用范围和便捷性。

简介：摘要：安全管理，是网络程序内信息科学运用的主要分支，它具有基础性、多元性以及关联性等特征。为此，本文在阐述了数据库安全管理技术分析的价值之上，通过外部环境安全管理、程序加密等方式，分析网络数据库中的安全管理方式，以达到明晰技术要点，提升计算机网络运用安全指数的目的。

简介：摘要：在国内，房地产已经是国民经济的支柱行业，在经济发展和经济结构的优化中扮演着举足轻重的角色。在我国，由于信息化网络管理系统的不断发展，不动产测绘对信息系统的要求也越来越高。本文对不动产测绘成果的统一信息化网络管理的现状进行了深入的探讨，并给出了相应的对策。

简介：摘要：随着计算机信息技术的日益普及和广泛运用，互联网与人类相伴而行的趋势已经不可逆转，人类还有很多智慧需要通过互联网信息技术来进行实现。但计算机技术具有门槛低、开放性强等特点，即便是从未接触过计算机的人都懂得利用计算机网络来进行娱乐。为了尽可能避免网络信息遭到泄露、窃取和破坏，优化网络运行环境，就必须要对影响计算机网络信息安全的因素进行分析，完善安全管理机制，为用户信息安全提供全方位的保障，以此尽可能降低网络信息安全隐患，从而推动互联网信息技术稳定、有序向前发展。

简介：摘要：现如今的大数据中复杂数据集和超大的数据量级等特点,需要专业的分析工具对其予以分析,为此,提出以机器学习为基础的通信网络非结构化大数据分析算法,将其应用到大数据分析中。虽然关于不同类型数据的处理技术研究已经在展开,但是在并行效率的优化方面依旧有待提升,尤其是针对信息分散较广的在线用户端信息分析难度更大。