李钢
- 作品数：10 被引量：20H指数：2
- 供职机构：枣庄学院信息科学与工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于入侵检测的BP网络算法
- 2008年
- 阐述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析比较,探讨了将神经网络应用于网络入侵检测的可行性.结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型.重点讨论了神经网络入侵检测算法,提出了较优的变速度回归神经网络检测算法.
- 李钢
- 关键词：网络安全入侵检测神经网络
- 基于神经网络的入侵检测研究
- 2008年
- 介绍了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析,重点讨论了神经网络入侵检测算法,提出了较优的变速度回归神经网络检测算法。
- 李钢
- 关键词：网络安全入侵检测神经网络
- 超星学习通App让课堂教学“活”起来被引量：3
- 2020年
- 随着移动通信技术的快速发展和智能手机普及,基于智能手机App的移动学习成为发展趋势。笔者尝试将超星学习通App用于数据库系统原理与应用线上线下混合式教学中,学生学习的自主性和学习兴趣得到了很大的提升,让课堂“活”起来,让教学效果得到改善,让教学质量得到很大提升。
- 迟庆云姜振凤李钢蒋秀英王海峰
- 关键词：数据库系统原理混合教学
- 基于SRT项目的计算机实践教学研究被引量：1
- 2016年
- 实践能力培养是计算机应用教学中的重要任务,国内很多大学在实践能力培养过程中采用了SRT项目。本文就如何通过SRT项目提高计算机专业本科生实践能力的培养进行了阐述,对创新人才培养进行有益尝试和探索。
- 李钢张召瑞庞娜潘梦瑶
- 关键词：SRT实践教学计算机应用
- 校企协同育人背景下课程思政教学探索与实践——以地方院校“数据库系统原理与应用”为例
- 本文以地方院校校企合作专业'数据库系统原理与应用'课程教学为例进行实践研究,在校企协同育人背景下,探索课程思政与数据库系统原理与应用课程融合的教学模式,实现高校教育与思政教育的同向同行,为地方院校计算机类课程的课程思政融...
- 迟庆云姜振凤宋传东李钢
- 基于Agent的分布式入侵检测模型研究被引量：1
- 2009年
- 传统的入侵检测系统多采用集中式的分析引擎,误报率较高且缺乏自适应性,难以满足大规模分布式网络环境的安全需求.Agent技术有效地解决了网络间任务分配合作问题,本文提出了一种基于移动Agent的主动网络自适应入侵检测系统.系统通过响应分析,自动产生响应策略,并派遣移动Agent去执行;根据入侵检测系统的报警可信度和响应执行情况,系统能够自适应地调整响应策略.同时,针对现有大多数模型具有较高漏报率的问题,提出一种基于蜜罐分布式的入侵检测系统模型.
- 李钢
- 关键词：入侵检测代理蜜罐网络安全
- 改进的BP网络在入侵检测中的应用被引量：11
- 2010年
- 入侵检测是一种积极主动的安全防护技术,不仅能够检测来自外部的入侵行为,同时也监督内部用户的未授权活动,有着非常广泛的应用前景。而人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互联的数学模型,具有自学习、自组织、自适应的特点。将神经网络技术和入侵检测技术相结合,建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型并实现了一个基于BP(Back Propagation)神经网络的入侵检测系统的原形,对原有的误差返向传播算法进行了改进以提高收敛速度,然后对一些实际数据进行了测试和分析,在检测率、漏报率、误报率等方面取得了较好的效果。
- 李钢
- 关键词：网络安全入侵检测神经网络
- 基于PBL的教学模式在高校应用型人才培养中的应用研究——以数据库原理为例被引量：1
- 2015年
- 许多高校计算机相关专业都将"数据库原理"课程作为必修课。学生在学习该课程时,普遍感觉基本概念枯燥难懂,进而导致厌学,动手能力差。为解决这些问题,教学中引入了PBL教学模式,由被动学习变主动学习,主动对相关问题的进行探索和研究,提高了动手能力,在教学实践中取得了较好的教学效果。
- 迟庆云姜振凤吕加国蒋秀英李钢
- 关键词：应用型人才数据库PBL教学模式
- 入侵检测在电子商务中的应用研究被引量：1
- 2009年
- 随着互联网技术的发展,电子商务安全成了信息安全领域新的研究热点.信息安全是保证电子商务健康有序发展的关键因素.入侵检测是一种积极主动的安全防护技术,重点分析了基于神经网络的入侵检测系统在电子商务中应用的可行性.
- 李钢
- 关键词：电子商务网络安全入侵检测神经网络
- 基于BP网络的入侵检测模型研究与实现被引量：2
- 2008年
- 入侵检测是一种积极主动的安全防护技术。入侵检测系统可分为基于主机的和基于网络的两种。和防火墙等其它安全产品相比,他们还存在很多缺陷。人工神经网络通过对大量训练样本的学习,可以获得正常和异常数据的分类知识,从而能够对入侵的异常数据进行识别。为此给出了基于BP网络的入侵检测系统,从试验数据发现,该系统不仅在测试阶段的检全率和误检率达到了令人满意的效果,而且在实时检测中,由于计算量不大,对于攻击和扫描的反应速度快,只要建立相应的报警机制,一旦检测到可能的入侵行为,系统就会立即通知管理员采取适当的措施,保护系统安全。
- 李钢
- 关键词：网络安全入侵检测神经网络
