基于ECA-ResNet的入侵检测模型研究

随着网络技术的不断普及,人们的生活变得十分便利。入侵检测作为网络安全的一项重要技术,随着机器学习的发展,很多学者将机器学习用于入侵检测。深度学习作为当下的热门研究领域,在计算机视觉方面有着出色的表现,卷积神经网络能够学习数据的特征,对数据进行分类。由于ResNet通过增加残差结构在卷积神经网络中能够增强模型的稳定性,文章提出一种基于ECANet-ResNet的网络入侵检测模型。现在的很多数据集都存在数据不平衡的问题,导致模型检测结果不理想,文章使用SMOTETomek混合采样算法对数据集进行处理,增大小样本数据的比例,结果显示比未处理的数据集准确率有所提高。通过实验对比分析,此模型具有较高的准确率、精确率和F1值。     

关于工会民主管理的形式与途径探究

工会的民主管理工作体现了我国民主化建设的成功开展，维护和保障职工合法利益的同时能够为社会的安定和繁荣打下基础，这与工会为社会和经济的发展带来的促进作用是分不开的。在民主建设脚步不断加快的今天，完善工会组织的民主管理建设工作，相信能够在不远的将来为我国的民主化进程带来更长远的推动力，以及促进民主管理理念深入到每一位企业职工的内心。     

基于GRU和K-means算法的入侵检测模型与方法研究

随着计算机一系列相关技术的发展,互联网已经深深地和人们的生产活动结合在一起,在提高人们生产生活效率与质量的同时,一些潜在入侵也让信息受到威胁。入侵检测是网络安全的关键技术之一,随着技术的不断进步及网络环境的日益复杂,入侵技术也呈现智能化与多样化的特征,采用合适且有效的方法对网络行为进行特征构建是入侵检测技术的一个关键步骤。门控循环神经网络可以很好地对具有时序特点的行为进行特征提取。数据分析与处理方法中常用的聚类分析,也可以用作网络行为中特征行为的归类。文章使用GRU网络和K-means算法,构建了一种入侵检测的混合检测模型。在相应数据集上,实验证明,这种方法能够有效地提取有意义的特征,在一定程度上拓宽了入侵检测的思路。