信息安全技术虚拟仿真平台建设

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虚拟仿真实验教学是信息技术与专业实验教学的深度融合,是高等教育信息化建设的重要内容,也是实验教学改进和发展的方向。为提高信息安全技术教学中学生的实战技能,分析了信息安全技术实验教学的现状,提出以OpenStack技术构建信息安全虚拟仿真实验教学平台,采用练习、考核、选关、闯关、知识对抗等多种实战模式,完整构建网络安全教、学、练、战一体化教学训练体系。通过该虚拟仿真平台,既将理论学习与工程实训实验相融合,又全方位构建了体验式学习的评价体系,极大地提高了学生的学习主动性和效率。
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摘 要:台山电厂2号机在冷态启动过程中,多次出现汽轮机高压胀差大甚至超越设计值的现象,当高压胀差超越设计值时,将会拖延机组的启动,严重时将会被迫停炉及造成汽轮机设备损坏等。现对一次高压胀差增大事件进行分析,以总结积累经验、吸取教训。  关键词:汽轮机;胀差;膨胀;转速  1 本次机组启动背景  台山电厂2号机为上汽600 MW亚临界、一次中间再热、单轴、四缸四排汽、凝汽式汽轮机,无法兰加热装置,设
摘 要:学生宿舍热水需求量大,热水系统设备复杂,为实现热水系统的智能、节能运行,设计了热水系统的智能控制系统、配电系统,分析了单台空气源热泵的智能控制逻辑和热水系统的智能控制逻辑。同时,在阐明热水用量预测必要性的基础上,提出了热水用量预测方案。  关键词:空气源热泵;热水系统;智能控制;热水用量预测  0 引言  与燃煤、燃气、太阳能等传统的热水系统相比,空气源热泵热水系统不受燃料供应因素影响,受
摘 要:电厂是电力生产中的重要环节,自国家电网公司2009年发布智能电网发展计划以来,关于智能电厂的探索和研究层出不穷,不同的业务人员对智能电厂有着不同的理解和描述。国家能源集团国华电力公司自2013年起致力于对智能电厂的探索和研究工作,至今已有成效。现基于国华电力公司燃煤电厂生产和管理的特点,从大数据分析应用的角度对智能电厂的概念、特征、价值目标、系统结构、各功能层级主要特点等内容进行了描述,可
摘 要:在某地铁车站项目中采用侧墙整体模板台车和楼板整体模板台车技术进行施工,应用结果表明,该技术可以有效提高施工质量,降低项目成本。整体模板台车技术在地铁车站施工中的应用可以为同类工程提供指导和借鉴。  关键词:整体模板台车;地铁车站;工程施工  0 引言  与传统墙身模板施工技术相比,整体模板台车施工技术在提高施工质量及降低项目成本方面有着明显优势。传统墙身模板,是由钢管架与小型平板钢模板组合
摘 要: DEA-Malmquist分析需要巨大的运算量,MATLAB软件集成多个经过优化的工具箱,能够降低DEA-Malmquist分析的时间开销。文章基于Inmaculada C. ?lvarez等人编写的开源MATLAB工具箱,进行DEA-Malmquist分析。程序运行结果表明,MATLAB软件能够胜任DEA-Malmquist的分析工作,可以為经济与管理学的研究提供强大的支持。  关键词
摘 要: 新能源汽车中锂电池的荷电状态(SOC)估计是电池管理系统的关键技术,对其准确估算有重要意义。所提的算法参考无迹卡尔曼滤波(UKF),将无迹变换(UT)融入到扩展[H∞]滤波中,用以估计锂电池系统状态均值和协方差,避免线性误差累积、增加算法的数值稳定性。在仿真实验中,在不同动态工况下分析了该算法的估计误差,证明算法在面对噪声干扰时具有较好的鲁棒性和准确性,是一种有效可行的算法。  关键词:
针对路边停车的智能化管理程度较低的问题,以现行标准为依据,对车牌识别面临的问题进行分析。根据所捕获图像的特点,通过高斯滤波、顶帽运算、Otsu算法进行图像预处理,消除噪点,完成背景提取和图像二值化。运用闭运算结合车牌的外形特征完成车牌识别。结合投影法、字符间隔及尺寸的测定和轮廓分析法完成字符分割。最后,提取字符图片的HOG特征,设计了一个基于SVM的字符分类器,实现了一个准确率高、适应性强的车牌识
摘 要: 长春工业大学计算机科学与工程学院设计并实现了针对高校计算机专业的智慧教育实验云平台。文章介绍了平台的功能、架构及实现,及其在实践教学中的应用。教学实践表明,该平台达到了提高实验教学质量和提升学生程序设计能力的目的。  关键词: 智慧教育; 云平台; 教育云; 实践教学  中图分类号:TP393.05-4;G642.4 文献标识码:A 文章编号:1006-8228(2021)07
针对工业物联网中云端压力大、工业协议标准繁多等问题,设计了一款基于边缘计算的工业物联网容器管理引擎。该引擎具有三个分布式端,分别部署了容器管理引擎KubeEdge、协议转化工具EMQ X Edge和可视化工具OCP、Kuboard,提供资源监控、镜像管理、持续集成、自动伸缩、协议转换等功能。测试显示,集群数据带宽提升339.19%,响应时间减少81.22%。把部分计算任务从云端卸载到边缘后,系统能
摘 要: 在网络入侵检测中,异常样本通常要比正常样本少得多,数据的不平衡问题会导致检测模型的分类结果倾向于多数类,影响模型准确率。文章提出应用变分自编码器(VAE)模型对网络入侵检测中的不平衡数据进行过采样,通过学习原数据的特征后生成新样本重新平衡数据分布,以提高检测模型的性能。在训练检测模型时采用迁移学习方法,先在过采样后混合的数据集上预训练,再迁移到原数据集上进行训练,得到最终的检测模型。在N