简介:摘要:随着信息技术以及互联网的快速发展,网络安全问题日益突出。本研究旨在探讨结合人工智能技术对网络安全进行有效检测和防护。首先,通过构建一种基于人工智能的网络安全威胁感知模型,对网络异常行为进行精确快速识别。其次,基于深度学习的网络入侵检测系统用于识别各种未知的或者复杂的入侵方式。研究结果显示,相比于传统的基于规则和特征的检测技术,基于人工智能技术的网络安全防护系统对于网络安全威胁的检测准确率显著提高,且对大规模和复杂的网络环境均能提供有效防护。此外,该技术还具有学习能力强、自我适应能力强等优势,对于未知的网络威胁也能及时作出准确反应。本研究成果对于提高网络安全防护水平以及保障网络空间安全具有重要的实践意义。
简介:大家知道,AOI,也就是自动光学检测,作为一种结构性测试手段,在SMT等生产环节得到大量使用,通过过程控制来帮助提升SMT加工质量;有引脚器件,特别是IC的密间距引脚(简称IC引脚)连焊是一种常见SMT缺陷,在密间距IC中尤其突出,是发生度很高的一种SMT缺陷;另方面,器件短路作为严重度最高级别的缺陷,危害大,损失也大,后果非常严重;单板生产的下一工序,整机生产等对此非常重视,多次提出改进需求;作为SMT的检测手段,减少IC连焊缺陷遗漏,成为我们紧急任务,也是长期任务;另方面,我们看到,在h0I检测中,IC连焊的误报情况也是非常严重的,这虽然有我们材料一致性不好,焊接工艺一致性不好,AOI设备机器差异等外部因数息息相关;但我们自身的因数也不可回避;我们的员工在h0I降误报的过程中,因为理解偏差等原因,在参数的标准性和实际操作的灵活性之间没有找到平衡点,往往修改过大,误报是降下来了,但不必要的漏报也产生了;在前段时间的观察中,都反映出同样的问题。本文提出一个新的思路,分析IC连焊的图象类型,将其分成两类:明亮型,和相对宽一些的暗淡型;同样将原来的IC连焊检测项目也由一个增加成2个(所增加一个为我们超常规使用供应商设备职能),分别检测对应两类连焊缺陷图象;这样来减少连焊缺陷遗漏的机会;另方面,由于解决的不良图象分别有针对性,这两个条目中,相关参数可以有条件地弱化,这也为减少连焊缺陷误报创造了可能.本方法已经成功实践,在VT-WINII设备上的E72U6—2-V010等AOI程序上试用过,效果显著,建议推广,并继续观察和改进。
简介:对无线传感器网络(WSNs)弱稀疏性事件检测问题进行研究,提出了一种基于并行离散群居蜘蛛优化算法和压缩感知的WSNs稀疏事件检测方案。该方案采用压缩感知(CS)技术进行稀疏事件分析检测,针对事件向量稀疏度未知的特性,设计基于MPI框架的并行离散群居蜘蛛优化算法(PDSSO),重新定义蜘蛛编码方式和自适应迭代进化机制,给出并行转移策略,并将PDSSO应用于CS重构算法中;针对观测字典难以满足约束等距条件的特点,对稀疏矩阵和测量矩阵进行奇异值预处理操作,在保持稀疏度不变的基础上提高了算法重构性能。仿真结果表明,与GMP等检测方法相比,该方案有效提高了WSNs稀疏事件检测成功率,降低了误检率和漏检率。