神经网络的图像检测技术论文

神经网络的图像检测技术论文

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原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为  最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。  需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

图像检测论文

首先一篇完整的论文里面肯定是包含图片的，那么就能让内容更加的清晰起到一定的指导好处，所以大部分文章里面都会加入必要的图片。其实对于图片的检测来说，其他检测系统会显得非常薄弱，甚至连检测图片的作用都很小。因此，在对论文上的图片进行鉴定时，不是检测不到，就是全部加了扰码。

其实，图片能不能被系统识别到，关键还是取决于图片内容是不是能转换成文字内容，尽管目前技术很早就达到了一定的水平，但部分查重系统还是存在一些不足。如今大部分查重系统都无法对图片进行识别查重，但是我们会注意到，实际上检测系统是做不到这一点的，但是论文检测软件已经开始可以对其进行检测了，说明论文检测软件的权威性。

论文查重系统会不断的升级，已经比较完善。其实这方面的技术人员会因为缺乏图像识别而不断改进，论文查重一定要按照学校的要求提交。

图中最主要的看图中的内容。如果图片是全文的话，检测的时候可以转换一下，再检测一下。所以选择论文检测软件在完成定稿时进行论文检测，保证最优的论文检测报告。

您好，论文查重不进行查重图片。论文查重只会对论文的纯文本内容进行检测，对于图片部分是 不进 行查重的。学生在引用图片时，虽然图片不会查重，但是建议学生在引用图片时注明好引用来源， 不 能随意复制别人的图片导致侵权现象。如果学生担心论文纯文本内容会提升论文重复率，可以将纯文 本内容采用图片的形式展现出来，并且需要注意替换后看论文总字数是否达到学校的标准。众所周知，图片是由图形、图像等构成的平面媒体，图片的格式多种多样，但从总体上看，可分为 两类：一类是点阵图，如 BMP、 JPG等格式都是点阵图，而 SWF、 CDR和 AI等属于矢量图形。图 画在文章中可以起到很大的辅助作用尽管现在在网上可以搜索到很多的论文查重系统，但大多数的论文查重系统并不支持对论文中图片内。容的检测，目前只有知网有对论文图片进行检测的技术。因此现在大家要用除知网之外的论文查重系统的话，里面的论文图片就不能查重了，希望回答对您有帮助。

（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我

数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

神经网络期刊

质量很高。专家系统与应用（Expert Systems with Applications）是一份国际性的参考期刊，其主要内容是交换与世界范围内工业、政府和大学中应用的专家和智能系统相关的信息。该杂志的主旨是发表关于专家和智能系统的设计、开发、测试、实现和/或管理的论文，并为这些系统的开发和管理提供实用的指南。该杂志将发表以下领域的专家和智能系统技术和应用论文:财务、会计、工程、市场营销、审计、法律、采购和承包、项目管理、风险评估、信息管理、信息检索、危机管理、股票交易、战略管理、网络管理、电信、教育、空间智能前端智能数据库管理系统、医学、化学、人力资源管理、人力资本、商业、生产管理、考古学、经济、能源、和防御。在多智能体系统、知识管理、神经网络、知识发现、数据和文本挖掘、多媒体挖掘和遗传算法等领域的论文也将发表在期刊上。

1、Neurocomputing是Elsevier旗下的SCI期刊。2、该期刊主要关注领域包括神经网络、机器学习等人工智能领域热门话题。随着人工智能领域越来越受到学术界的关注，该期刊的关注程度和影响力也在逐步提升。

图像的边缘检测论文

（部分）张冬至，胡国清，夏伯锴，基于模态辨识的原油含水率智能组合测量模型[J]，华南理工大学学报，2009， , pp73~78郭强,吕浩杰,胡国清.新型接触式电容压力传感器[J].仪表技术与传感器,2008, .黄玉程; 胡国清; 吴雄英; 刘文艳; 人脸图像边缘检测的方法研究和应用[J], 计算机工程, Vol. 32, Sep. 20, 2006, pp: 220-221, （EI收录）黄玉程，胡国清，吴雄英，刘文艳，人脸识别系统中图像噪声去除方法研究[J]，微型计算机信息，Vol. 12, 2005, pp: 187~189, 40.胡国清，刘文艳，工程控制理论[M]，北京，机械工业出版社，2004, 3陈广文, 许高攀，胡国清，静电式微开关硅悬臂梁的变形分析[J]，传感技术，2001年20卷第12期，pp29~31许高攀，陈广文，胡国清, 微机电系统(MEMS)技术及其动态[J]。压电与声光，. pp: 34~37高攀，陈广文，胡国清，双面接触电容压力传感器的设计及制造工艺流程[J]，仪表技术与传感器，2001年， , PP33~35刘文艳，胡国清，陶瓷液压阀的应力计算及分析[J]，机械工程学报 2000, PP: 44~47 (EI 收录)胡国清, 机电控制工程基础与应用[M](专著46万字, 独立撰写), 机械工业出版社, 1997年8月.胡国清等，张光函，吴持恭，SIMPLE方法的改进[J]，四川联合大学学报, , , 1997，pp: 72~75; (EI 收录)胡国清等，张光函，吴持恭，混合充分法研究[J], 四川联合大学学报, , , 1997, pp: 61~63 (EI 收录)胡国清，张光函，吴持恭，LDA和k¾e紊流模型研究液压集成块流流场[J], 成都科技大学学报1996, , pp: 64~71, (EI 收录)

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号： 文献标识码： A

1引言

随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。

2图像分割方法

图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。

(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。

边缘检测分割法

基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。

基于区域的分割方法

基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。

区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。

结合特定工具的图像分割技术

20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。

基于数学形态学的分割算法

分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。

基于模糊数学的分割算法

目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。

基于神经网络分割算法

人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。

图像分割中的其他方法

前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。

(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。

4图像分割技术的发展趋势

随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。

参考文献

[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003

[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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本教程将教你如何： （ 1 ）实施图像边缘检测算法。 导言 边的特点，因此，边界问题，根本的重要性在图像处理中。在图像的边缘地区，强度强的反差？猛增强度从一个像素的下一个。边缘检测的图像大大减少了大量的数据，并过滤掉无用的信息，同时保持重要的结构性能的形象。这也是我在索贝尔和拉普拉斯边缘检测教程，但我只是想再次强调这一点的，为什么您要检测的边缘。 图像边缘检测算法是众所周知的许多人视为最佳边缘检测。精明的意图是要加强许多边缘探测器已经在的时候，他开始了他的工作。他很成功地实现他的目标和他的思想和方法中可以找到他的论文“计算方法的边缘检测” 。在他的文件中，他遵循的标准清单，以改善目前的边缘检测方法。第一个也是最明显的错误率低。重要的是，发生在图像边缘不应错过的，没有任何反应，非边缘。第二个标准是，边缘点很好地本地化。换言之，之间的距离边缘像素作为探测器发现和实际边缘要在最低限度。第三个标准是，只有一个回应单一优势。这是第一次实施，因为并没有实质性的2足以完全消除的可能性，多反应的优势。 根据这些标准， 图像边缘检测器的第一个平滑的图像，以消除和噪音。然后认定的形象，以突出地区梯度高空间衍生物。该算法然后轨道沿着这些地区和抑制任何像素这不是在最高（ 非最大限度制止） 。梯度阵列现在进一步减少滞后。磁滞用来追踪沿其余像素，但没有压制。磁滞使用两个阈值，如果规模低于第一道门槛，这是设置为零（发了nonedge ） 。如果是规模以上的高门槛，这是一个优势。如果震级之间的2阈值，那么它设置为零，除非有一条从这个像素一个像素的梯度上述时刻。 第1步 为了落实图 像边缘检测算法，一系列步骤必须遵循。第一步是筛选出任何噪音的原始图像在寻找和发现任何边缘。而且因为高斯滤波器可以用一个简单的计算面具，它是专门用于在Canny算法。一旦合适的面罩已计算，高斯平滑可以用标准的卷积方法。阿卷积掩模通常远远小于实际的形象。因此，该面具是下跌的形象，操纵一个正方形像素的时间。较大的宽度高斯面具，较低的是探测器的敏感性噪音。定位误差检测边缘也略有增加的高斯宽度增加。高斯遮罩使用我在执行下面显示。 第2步 经过平滑的形象，消除噪音，下一步就是要找到优势兵力，采取梯度的形象。的Sobel算子进行二维空间梯度测量的形象。然后，大约绝对梯度幅度（边缘强度）各点可以找到。 Sobel算子的使用对3x3卷积口罩，一个梯度估计在X方向（栏）和其他的梯度估计的Y方向（行） 。它们如下所示： 的规模，或EDGE强度，梯度近似然后使用公式： | G | = | GX的| + |戈瑞| 第3步 寻找边缘方向是小事，一旦梯度在X和Y方向是众所周知的。然而，你会产生错误时sumX等于零。因此，在代码中必须有一个限制规定只要发生。每当梯度在x方向等于零，边缘的方向，必须等于90度或0度，取决于什么的价值梯度的Y方向等于。如果青的值为零，边缘方向将等于0度。否则边缘方向将等于90度。公式为寻找边缘方向是： 论旨= invtan （戈瑞/ GX的） 第4步 一旦边缘方向众所周知，下一步是与边缘方向为方向，可以追溯到在一个图像。因此，如果一个5x5像素图像对齐如下： x x x x x x x x x x x x 1 x x x x x x x x x x x x 然后，可以看到看像素的“ A ” ，只有4个可能的方向时，描述了周围的像素- 0度（水平方向） ， 45度（沿积极对角线） ， 90度（垂直方向） ，或135度（沿负对角线） 。所以，现在的边缘方向已经得到解决纳入其中四个方向取决于哪个方向，它是最接近于（如角被发现有3度，使零摄氏度） 。认为这是采取了半圆形和分裂成5个地区。 因此，任何先进的方向范围内的黄色范围（ 0至5月22日＆ 至180度）设置为0度。任何先进的方向下滑的绿色范围（ 至度）设置为45度。任何先进的方向下滑的蓝色范围（ 至度）设置为90度。最后，任何先进的方向范围内的红色范围（ 到度）设置为135度。 第5步 在被称为边缘方向， 非最大限度制止目前适用。 非最大限度抑制是用来追踪沿边缘方向和制止任何像素值（套等于0 ）这是不被认为是优势。这将让细线在输出图像。 第6步 最后，滞后是用来作为一种手段，消除条纹。裸奔是打破的边缘轮廓线的经营者造成的产量波动上面和下面的门槛。如果一个门槛， T1讯号适用于图像，并具有优势的平均强度相等的T1 ，然后由于噪声，将先进的情况下，逢低低于阈值。同样它也将延长超过阈值决策的优势看起来像一个虚线。为了避免这种情况，滞后使用2的门槛，高和低。任何像素的图像，其值大于表＃ t1推定为边缘像素，并标示为这种立即。然后，任何像素连接到这个边缘像素，并有一个值大于时刻还选定为边缘像素。如果您认为以下的优势，您需要一个梯度的时刻开始，但你不停止直到触及梯度低于表＃ t1 。

网络入侵检测技术研究论文

计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、 措施 ，保证网络系统的安全运行，确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。下面是我给大家推荐的计算机网络安全2000字论文，希望大家喜欢!计算机网络安全论文篇一 浅议计算机网络安全防护技术 [摘要] 计算机与网络的发展给人类社会的进步提供了无限机遇,同时也对信息安全带来了严峻挑战。计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、措施,保证网络系统的安全运行,确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。本文重点介绍影响到网络的各种不安全因素,并进一步提出了一些保证网络安全的措施。 [ 关键词] 计算机;网络安全;防护技术 一、计算机网络安全问题 计算机网络中的安全问题主要作用于两个方面,一是对多种信息数据的威胁,包括对信息数据的非法修改、窃取、删除、非法使用等一系列的数据破坏;二是对计算机网络中的各种设备进行攻击。致使系统网络紊乱、瘫痪,乃至设备遭到损坏。 1.网络结构和设备本身安全隐患 现实中的网络拓扑结构是集总线型、星型等多种拓扑结构与一体的混合型结构,拓扑结构中各个节点使用不同的网络设施,包括路由器、交换机、集线器等。每种拓扑结构都有其相应的安全隐患,每种网络设备由于本身技术限制,也存在不同的安全缺陷,这都给网络带来了不同的安全问题。 2. 操作系统 安全 操作系统直接利用计算机硬件并为用户提供使用和编程接口。各种应用软件必须依赖于操作系统提供的系统软件基础,才能获得运行的高可靠性和信息的完整性、保密性。同样,网络系统的安全性依赖于网络中各主机系统的安全性。如果操作系统存在缺陷和漏洞,就极易成为黑客攻击的目标。因此,操作 系统安全 是计算机网络安全的基础。 3.病毒和黑客 病毒可利用计算机本身资源进行大量自我复制,影响计算机软硬件的正常运转,破坏计算机数据信息。黑客主要通过网络攻击和网络侦察截获、窃取、破译、修改破坏网络数据信息。病毒和黑客是目前计算机网络所面临的最大威胁。 二、计算机网络安全防护技术 1.加密技术 数据加密就是对原有的明文或数据按照某种算法,置换成一种不可读的密文,然后再进行信息的存储和传输。密文获得者只有输入相应的密匙才能读出原来的内容,实现数据的保密性。加密技术的关键在于加密的算法和密匙的管理。 加密的算法通常分为对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法就是加密和解密使用同一密匙。对称加密算法加密、解密速度快,加密强度高算法公开。非对称加密算法加密和解密使用不同的密匙,用加密密匙加密的数据只有相应的解密密匙才能打开。非对称加密算法加密数据安全可靠性高,密匙不易被破译。 2.防火墙技术 防火墙技术是目前网络间访问控制、防止外部人员非法进入内部网络,保护内网资源最广泛使用的一种技术。防火墙部署在不同网络安全级别的网络之间,防火墙通过检测数据包中的源地址、目标地址、源端口、目标端口等信息来匹配预先设定的访问控制规则,当匹配成功,数据包被允许通过,否则就会被丢弃。目前市场上常见的防火墙多为状态检测防火墙,即深度包过滤防火墙。防火墙无法防止内部网络用户带来的威胁,也不能完全防止传送已感染的程序和文件。 3.入侵检测技术 网络入侵检测技术主要通过收集操作系统、应用程序、网络数据包等相关信息,寻找可能的入侵行为,然后采取报警、切断入侵线路等手段,阻止入侵行为。网络入侵检测是一种主动的安全防护技术,它只对数据信息进行监听,不对数据进行过滤,不影响正常的网络性能。 入侵检测 方法 主要采用异常检测和误用检测两种。异常检测根据系统或用户非正常行为和计算机资源非正常情况,检测出入侵行为,其通用性强,不受系统限制,可以检测出以前未出现过的攻击方式,但由于不可能对整个系统用户进行全面扫描,误警率较高。误用检测是基于模型的知识检测,根据已知的入侵模式检测入侵行为。误警率低,响应速度快,但要事先根据入侵行为建立各种入侵模型,需要大量的时间和工作。 入侵检测系统分为基于主机和基于网络的入侵检测系统。基于主机的入侵检测技术是对主机系统和本地用户中的历史审计数据和系统日志进行监督检测,以便发现可疑事件,其优点:入侵检测准确;缺点是容易漏检。基于网络的入侵检测系统是根据一定的规则从网络中获取与安全事件有关的数据包,然后传递给入侵分析模块进行安全判断.并通知管理员。优点:节约资源,抗攻击能力好,可实时检测响应。缺点:数据加密限制了从网络数据包中发现异常情况。 4.防病毒技术 网络病毒技术主要包括病毒预防技术、病毒检测技术和病毒消除技术。病毒预防技术通过自身常驻系统内存,优先获得系统控制权,监视、判断病毒是否存在,防止病毒的扩散和破坏。病毒检测技术通过侦测计算机病毒特征和文件自身特征两种方式,判断系统是否感染病毒。病毒消除技术是计算机病毒感染程序的逆过程,根据对病毒的分析,安装网络版查杀病毒软件,杀灭病毒。 总之,随着网络规模的不断扩大,网络安全的重要性也越来越受到关注。目前,我国信息网络安全研究历经了通信保密、数据保护两个阶段。正在进入网络信息安全研究阶段,企业网络安全解决办法主要依靠防火墙技术、入侵检测技术和网络防病毒技术。但是,网络安全不仅仅是技术问题,更多的是社会问题。应该加强f64络安全方面的宣传和 教育 。加强网络使用者的安全防范意识,由被动接受到主动防范才能使网络安全隐患降到最低。 参考文献: [1]张晓薇浅谈计算机网络安全的影响因素与保证措施《黑龙江科技信息》2009年36期 [2]安录平 试述计算机网络安全防护技术《黑龙江科技信息》2009年36期 [3]邢文建 Exploration of ARP virus defense system based on the analysis of NDIS《Proceedings of The Second International Conference on Modelling and Simulation》 计算机网络安全论文篇二 试谈计算机网络安全防护 摘 要：随着计算机网络的迅速发展和普及，人们越来越依赖于网络，大量的信息交换通过互联网实现，同时也有很多重要信息储存在互联网上，网络安全问题也随之产生。因此，计算机网络的安全防护也引起了越来越多的重视，本文重点介绍了网络安全中面临的威胁，并相应的提出了解决措施。 关键词：计算机;网络安全;防护 1 引言 信息技术的发展给人们的生活带来了天翻地覆的变化，计算机网络已经融入了人们的日常生活中，改变着也同时方便了生活和工作。在人们对信息网络的需求和依赖程度与日俱增的今天，网络安全问题也越来越突出。因此，全面的分析影响网络安全的主要原因，有针对性的提出进行网络安全保护的相关对策具有十分重要的意义。Internet的的两个重要特点就是开放性和共享性，这也是导致开放的网络环境下计算机系统安全隐患产生的原因。随着对网络安全问题研究的不断深入，逐渐产生了不同的安全机制、安全策略和网络安全工具，保障网络安全。 计算机网络安全事实上是一门涉及多学科理论知识的综合性学科，主要包括计算机科学、 网络技术 、密码技术、通信技术、数论、信息安全技术和信息论等多种不同学科。网络安全防护是从硬件和软件两方面保护系统中的数据，使其免受恶意的入侵、数据更改和泄露、系统破坏，以保证系统能够正常的连续运行，网络不被中断。 2 计算机网络面临的安全威胁 网络面临的安全威胁也是各种各样，自然灾害、网络系统自身的脆弱性、误操作、人为的攻击和破坏等都是网络面临的威胁。 自然灾害 计算机网络也是由各种硬件搭建而成，因此也是很容易受到外界因素的影响。很多计算机安放空间都缺乏防水、防火、防震、防雷、防电磁泄露等相关措施，因此，一旦发生自然灾害，或者外界环境，包括温度、湿度等，发生剧烈变化时都会破化计算机系统的物理结构。 网络自身脆弱性 (1)计算机网络的基础设施就是操作系统，是所有软件运行的基础和保证。然而，操作系统尽管功能强大，具有很强的管理功能，但也有许多不安全因素，这些为网络安全埋下了隐患。操作系统的安全漏洞容易被忽视，但却危害严重。除操作系统外，其他软件也会存在缺陷和漏洞，使计算机面临危险，在网络连接时容易出现速度较慢或 死机 现象，影响计算机的正常使用。 (2)计算机网络的开放性和自由性，也为攻击带来了可能。开放的网络技术，使得物理传输线路以及网络通信协议也成为网络攻击的新目标，这会使软件、硬件出现较多的漏洞，进而对漏洞进行攻击，严重的还会导致计算机系统严重瘫痪。 (3)计算机的安全配置也容易出现问题，例如防火墙等，一旦配置出现错误，就无法起到保护网络安全的作用，很容易产生一些安全缺口，影响计算机安全。加之现有的网络环境并没有对用户进行技术上的限制，任何用户可以自由的共享各类信息，这也在一定程度上加大了网络的安全防护难度。 很多网民并不具有很强的安全防范意识，网络上的账户密码设置简单，并且不注意保护，甚至很多重要账户的密码都比较简单，很容易被窃取，威胁账户安全。 人为攻击 人为的攻击是网络面临的最大的安全威胁。人为的恶意攻击分为两种：主动攻击和被动攻击。前者是指采取有效手段破坏制定目标信息;后者主要是为了获取或阻碍重要机密信息的传递，在不影响网络正常的工作情况下，进行信息的截获、窃取、破译。这两种攻击都会导致重要数据的泄露，对计算机网络造成很大的危害。黑客们会利用系统或网络中的缺陷和漏洞，采用非法入侵的手段，进入系统，窃听重要信息，或者通过修改、破坏信息网络的方式，造成系统瘫痪或使数据丢失，往往会带来严重不良影响和重大经济损失。 计算机病毒是一种人为开发的可执行程序，具有潜伏性、传染性、可触发性和严重破坏性的特点。一般可以隐藏在可执行文件或数据文件中，不会被轻易发现，也就使计算机病毒的扩散十分迅速和难以防范，在文件的复制、文件和程序运行过程中都会传播。触发病毒后可以迅速的破坏系统，轻则降低系统工作效率，重则破坏、删除、改写文件，使数据丢失，甚至会破坏系统硬盘。平时在软盘、硬盘、光盘和网络的使用中都会传播病毒。近年来也出现了的很多恶性病毒，例如“熊猫烧香病毒”等，在网络上迅速传播，产生了十分严重的不良后果。 除病毒之外，垃圾邮件和间谍软件等也会威胁用户的隐私和计算机安全。 3 网络安全防护措施 提高安全防护技术手段 计算机安全防护手段主要包括防火墙技术、加密技术、访问控制和病毒防范等。总的来说，提高防护手段，主要是从计算机系统管理和物理安全两方面着手。 计算机网络安全，首先要从管理着手，一是对于使用者要进行网络 安全教育 ，提高自我防范意识。二是要依靠完整的网络安全管理制度，严格网络执法，打击不法分子的网络犯罪。另外，要加强网络用户的法律法规意识和道德观念，减少恶意攻击，同时传播网络防范基本技能，使用户能够利用计算机知识同黑客和计算机病毒等相抗衡。 物理安全是提高网络安全性和可靠性的基础。物理安全主要是网络的物理环境和硬件安全。首先，要保证计算机系统的实体在安全的物理环境中。网络的机房和相关的设施，都有严格的标准和要求要遵循。还要控制物理访问权限，防止未经授权的个人，有目的的破坏或篡改网络设施。 完善漏洞扫描设施 漏洞扫描是一种采取自动检测远端或本地主机安全的技术，通过扫描主要的服务端口，记录目标主机的响应，来收集一些特定的有用信息。漏洞扫描主要就是实现安全扫描的程序，可以在比较短的时间内查出系统的安全脆弱点，从而为系统的程序开发者提供有用的参考。这也能及时的发现问题，从而尽快的找到解决问题的方法。 4 结束语 经过本文的分析，在通讯技术高速发展的今天，计算机网络技术也不断的更新和发展，我们在使用网络的同时，也要不断加强计算机网络安全防护技术。新的应用会不断产生，网络安全的研究也必定会不断深入，以最大限度地提高计算机网络的安全防护技术，降低网络使用的安全风险，实现信息平台交流的安全性和持续性。 参考文献 [1]赵真.浅析计算机网络的安全问题及防护策略[J].上海工程技术学院教育研究，2010，(03)：65-66. [2]刘利军.计算机网络安全防护问题与策略分析[J].华章，2011，(34)：83-84. [3]赵海青.计算机网络应用安全性问题的防护策略[J].青海教育，2012，(04)：45-46. [4]郑恩洋.计算机网络安全防护问题与策略探讨[J].计算机光盘软件与应用，2012，(15)：158-158. 计算机网络安全论文篇三 浅谈计算机网络安全影响因素与对策 0引言 随着计算机网络的发展,病毒、黑客、木马等的恶意攻击使网络安全问题日益突出，如何提高网络安全的防御能力越来越受到人们的关注。本文分析了当前计算机网络安全所面临的威胁及影响因素,并针对存在的问题提出了加强网络安全防御能力的对策。网络技术的发展给人们提供了信息交流的平台，实现了信息资源的传播和共享。但随着计算机网络应用的广泛深入，运行环境也复杂多变，网络安全问题变得越来越突出，所造成的负面影响和严重性不容忽视。病毒、黑客、木马等的恶意攻击，使计算机软件和硬件受到破坏，使计算机网络系统的安全性与可靠性受到非常大的影响，因此需要大力发展网络安全技术，保证网络传输的正常运行。 1影响计算机网络安全的因素 系统缺陷 虽然目前计算机的操作系统已经非常成熟，但是不可避免的还存在着安全漏洞，这给计算机网络安全带来了问题，给一些黑客利用这些系统漏洞入侵计算机系统带来了可乘之机。漏洞是存在于计算机系统中的弱点，这个弱点可能是由于软件或硬件本身存在的缺陷，也可能是由于系统配置不当等原因引起的问题。因为操作系统不可避免的存在这样或那样的漏洞，就会被黑客加以利用，绕过系统的安全防护而获得一定程度的访问权限，从而达到侵入他人计算机的目的。 计算机病毒 病毒是破坏电脑信息和数据的最大威胁，通常指能够攻击用户计算机的一种人为设计的代码或程序，可以让用户的计算机速度变慢，数据被篡改，死机甚至崩溃，也可以让一些重要的数据信息泄露，让用户受到巨大损失。典型的病毒如特洛伊木马病毒，它是有预谋的隐藏在程序中程序代码，通过非常手段伪装成合法代码，当用户在无意识情况下运行了这个恶意程序，就会引发计算机中毒。计算机病毒是一种常见的破坏手段，破坏力很强，可以在很短的时间降低计算机的运行速度，甚至崩溃。普通用户正常使用过程中很难发现计算机病毒，即使发现也很难彻底将其清除。所以在使用计算机过程中，尤其包含一些重要信息的数据库系统，一定加强计算机的安全管理，让计算机运行环境更加健康。 管理上的欠缺 严格管理是企业、机构及用户网络系统免受攻击的重要措施。很多用户的网站或系统都疏于这方面的管理，如使用脆弱的用户口令、不加甄别地从不安全的网络站点上下载未经核实的软件、系统升级不及时造成的网络安全漏洞、在防火墙内部架设拨号服务器却没有对账号认证等严格限制等。为一些不法分子制造了可乘之机。事实证明，内部用户的安全威胁远大于外部网用户的安全威胁，使用者缺乏安全意识，人为因素造成的安全漏洞无疑是整个网络安全性的最大隐患。 2计算机网络安全防范措施 建立网络安全管理队伍 技术人员是保证计算机网络安全的重要力量，通过网络管理技术人员与用户的共同努力，尽可能地消除不安全因素。在大力加强安全技术建设，加强网络安全管理力度，对于故意造成灾害的人员必须依据制度严肃处理，这样才能使计算机网络的安全得到保障，可靠性得有效提高，从而使广大用户的利益得到保障。 健全网络安全机制 针对我国网络安全存在的问题，我国先后颁布了《互联网站从事登载新闻业务管理暂行规定》、《中国互联网络域名注册暂行管理办法》、《互联网信息服务管理办法》等相关法律法规，表明政府已经重视并规范网络安全问题。但是就目前来看管理力度还需要进一步加大，需要重点抓这些法律法规的贯彻落实情况，要根据我国国情制定出政治、经济、军事、 文化 等各行业的网络安全防范体系，并加大投入，加大重要数据信息的安全保护。同时，要加大网络安全教育的培训和普及，增加人们网络安全教育，拓展网络安全方面的知识，增强网络安全的防范意识，自觉与不良现象作斗争。这样，才能让网络安全落到实处，保证网络的正常运行。 加强网络病毒防范，及时修补漏洞 网络开放性的特点给人们带来方便的同时，也是计算机病毒传播和扩散的途径。随着计算机技术的不断进步，计算机病毒也变得越来越高级，破坏力也更强，这给计算机信息系统的安全造成了极大威胁。因此，计算机必须要安装防毒杀毒的软件，实时对病毒进行清理和检测，尤其是军队、政府机关及研究所等重点部门更应该做好病毒的防治工作，保证计算机内数据信息的安全可靠。当计算机系统中存在安全隐患及漏洞时，很容易受到病毒和黑客的入侵，因此要对漏洞进行及时的修补。首先要了解网络中安全隐患以及漏洞存在的位置，这仅仅依靠管理员的 经验 寻找是无法完成的，最佳的解决方案是应用防护软件以扫描的方式及时发现网络漏洞，对网络安全问题做出风险评估，并对其进行修补和优化，解决系统BUG，达到保护计算机安全的目的。 3计算机信息安全防范措施 数据加密技术 信息加密是指对计算机网络上的一些重要数据进行加密，再使用编译方法进行还原的计算机技术，可以将机密文件、密码口令等重要数据内容进行加密，使非法用户无法读取信息内容，从而保证这些信息在使用或者传输过程中的安全，数据加密技术的原理根据加密技术应用的逻辑位置，可以将其分成链路加密、端点加密以及节点加密三个层次。 链路加密是对网络层以下的文件进行加密，保护网络节点之间的链路信息;端点加密是对网络层以上的文件进行加密，保护源端用户到目的端用户的数据;节点加密是对协议传输层以上的文件进行加密，保护源节点到目的节点之间的传输链路。根据加密技术的作用区别，可以将其分为数据传输、数据存储、密钥管理技术以及数据完整性鉴别等技术。根据加密和解密时所需密钥的情况，可以将其分为两种：即对称加密(私钥加密)和非对称加密(公钥加密)。 对称加密是指加密和解密所需要的密钥相同，如美国的数据加密标志(DES);非对称加密是指加密与解密密钥不相同，该种技术所需要的解密密钥由用户自己持有，但加密密钥是可以公开的，如RSA加密技术。加密技术对数据信息安全性的保护，不是对系统和硬件本身的保护，而是对密钥的保护，这是信息安全管理过程中非常重要的一个问题。 防火墙技术 在计算机网络安全技术中，设置防火墙是当前应用最为广泛的技术之一。防火墙技术是隔离控制技术的一种，是指在内部网和外部网之间、专用网与公共网之间，以定义好的安全策略为基准，由计算机软件和硬件设备组合而成的保护屏障。 (1)包过滤技术。信息数据在网络中传输过程中，以事先规定的过滤逻辑为基准对每个数据包的目标地址、源地址以及端口进行检测，对其进行过滤，有选择的通过。 (2)应用网关技术。通过通信数据安全检查软件将被保护网络和其他网络连接在一起，并应用该软件对要保护网络进行隐蔽，保护其数据免受威胁。 (3)状态检测技术。在不影响网络正常运行的前提下，网关处执行网络安全策略的引擎对网络安全状态进行检测，对有关信息数据进行抽取，实现对网络通信各层的实施检测，一旦发现某个连接的参数有意外变化，则立即将其终止，从而使其具有良好的安全特性。防火墙技术作为网络安全的一道屏障，不仅可以限制外部用户对内部网络的访问，同时也可以反过来进行权限。它可以对一些不安全信息进行实时有效的隔离，防止其对计算机重要数据和信息的破坏，避免秘密信息泄露。 身份认证 采取身份认证的方式控制用户对计算机信息资源的访问权限，这是维护系统运行安全、保护系统资源的一项重要技术。按照用户的权限，对不同的用户进行访问控制，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问，是防止不法分子非法入侵的关键手段。主要技术手段有加密控制、网络权限控制、键盘入口控制、逻辑安全控制等。 4结束语 计算机网络安全是一项复杂的系统工程，随着网络安全问题日益复杂化，计算机网络安全需要建立多层次的、多 渠道 的防护体系，既需要采取必要的安全技术来抵御病毒及黑客的入侵，同时还要采用 规章制度 来约束人们的行为，做到管理和技术并重。我们只有正视网络的脆弱性和潜在威胁，大力宣传网络安全的重要性，不断健全网络安全的相关法规，提高网络安全防范的技术水平，这样才能真正解决网络安全问题。 猜你喜欢： 1. 计算机网络安全技术论文赏析 2. 计算机网络安全技术论文范文 3. 计算机网络信息安全的论文 4. 计算机网络安全方面的论文 5. 计算机网络安全的相关论文

入侵检测技术在网络安全的应用论文

摘要： 入侵检测技术是现代网络安全技术的一个分支，入侵检测技术是能更加迅速及稳定地捕捉到网络安全的弊端，并通过相关算法对网络安全加以保证。

关键词： 入侵检测技术；网络安全；应用

1引言

自21世纪以来，计算机技术和电子信息快速发展，而后又随着互联网的更新换代，以及网络进入千家万户，标志着人类进入了信息化社会，网络也作为一种和人类生活息息相关的生活资料所存在，我们日常生活和工作都是网络资源的获取以及利用过程，高效的资源获取会给我们创造更高的价值，也会使我们在工作和生活中获得更大的竞争优势。入侵检测技术可以很好的帮助用户实现网络安全以及管理者对入侵者管理，使网络安全工作更加的入侵检测技术化和科学化。与以往的人工记录不同，入侵检测技术有着以下优点：高效的数据处理速度和精准的准确性。通过从入侵者的名称、分类、安全量进行查找，不仅快速，而且准确率高。人们不在局限于必须去网络馆分门别类的寻找入侵者，只需要在入侵检测技术中输入自己需要的网络或根据类别查询相关详细信息即可实现，便于安全，减少了人工劳动量，大大节约了成本。入侵检测技术的目的就是帮助人们通过快速查找入侵者然后保护网络安全，查询自己的安全信息状态，管理者能更方便的管理入侵者的状态，对用户的安全行为进行高效的管理。节约了时间，带给人们更大的便捷。

2可行性分析

对入侵检测技术进行可行性分析的目的在于：确定入侵检测技术是否能在现有的技术、经济以及人员等各方面条件下，使问题得到解决，并分析是否值得解决。通过对用户的应用进行分析和调研，提出可行性方案并进行论证。接下来从以下三个方面对入侵检测技术进行可行性分析。

技术可行性

技术可行性是考虑以现有的技术能否使入侵检测技术的开发工作顺利完成，并且满足开发的应用。入侵检测技术采用的是入侵检测算法，它们具有容易开发、操作简单、稳定等优点，使用的入侵检测技术发展比较成熟，都属于当前流行的开发技术，所以入侵检测技术在技术开发方面是完全可行的。

运行可行性

入侵检测技术在数据收集，处理方面都是基于入侵检测技术，属于比较稳定的状态，而且这种模式以及入侵检测技术都属于比较常见的软件技术，在操作方面应该可以很快学习和上手，在用户的操作方面都使用了简单明了的方式，最大程度的提高了用户的使用体验，完全符合用户快捷方便安全的应用，所以入侵检测技术在运行方面是完全可行的。

经济可行性

经济可行性研究是估计项目的开发成本是否合理，判断此项目能否符合用户的切身利益。入侵检测技术的建立比较简单，所需要的应用硬件和软件都容易获取，因此开发成本低。而在后台入侵检测技术的运行以及维护等方面，由于入侵检测技术由管理人员操作，完全可以由管理者在入侵检测技术上进行管理，减少了传统的人工作业，省出了一笔费用并且可以用于更好的建设入侵者安放及保护，明显的提高了工作效率，所以在此方面是完全可行的。

3入侵检测技术应用分析

应用概述

总体目标入侵检测技术能解决当前一些网络仍然靠人工作业带来的效率低、检索速度慢、病毒的统计工作量大、没有算法除去等问题。该入侵检测技术可以实现两种用户类型的使用：1.用户在入侵检测技术中可以根据算法进行查找和详细查找，对入侵者进行算法除去，修改自己的信息，能够查询安全信息情况，查看入侵者的详细信息。2.管理者能够方便的对安全保护模块进行增加、修改、删除等操作，对安全保护模块进行删除或者添加操作，对病毒进行除去，并根据安全情况进行管理，以及对入侵检测技术的算法信息进行相关的添加或者修改。用户类型入侵检测技术的控制用户主要有两种：网络管理员和普通用户，不同的身份就有不同的权限。用户通过算法结构进入到入侵检测技术后，查找自己所需要安全的级别，然后进行算法除去和保护询，也可查看自己的安全情况。管理者以管理员的身份进入到管理界面后，对入侵者和用户进行相应的管理。

应用模型

功能应用入侵检测技术的'目的是为了实现用户的高效安全算法，方便查询相关入侵者，管理者能方便有效的对用户和入侵者进行相应的管理。入侵检测技术主要需要完成以下功能：1.登录。登录分为两种：普通用户的登录和管理员身份的登录，经过入侵检测技术的验证之后，用户和管理员才能进入入侵检测技术。2.查询功能：有两种身份的查询功能，用户可以通过类别找到相关的入侵者，也可通过输入具体的入侵者名称和类型找到，还有查询自己的安全情况；管理者可以查询用户的安全情况和入侵者情况。3.管理功能：管理者主要是对入侵者进行增删和更换等操作，对用户的算法除去请求进行审核和管理用户状态。4.算法除去功能：用户登陆后选择要算法除去的网络，由管理员审核通过之后方可隔离此病毒。安全功能应用用户通过算法结构进入到入侵检测技术后，可通过入侵检测算法来找到安全的网络，用户的信用良好且此病毒在病毒库还有剩余的情况下才能算法除去，在设定隔离病毒的时间之后即可完成病毒除去操作。通过入侵检测算法的实现，用户的安全情况可由管理员操作。管理员功能应用入侵检测技术的管理员主要是对入侵检测技术的用户和入侵者进行管理。入侵者管理包括对相关信息进行增删和更换等操作，对入侵者的具体详细信息进行修改；用户管理包括对用户的算法除去入侵者请求进行审核，对用户的正常或冻结状态进行管理，查看用户的安全情况。同时管理员还可以对算法结构进行修改和添加操作，也可以修改自己的登录密码。

参考文献：

[1]胡天骐，单剑锋，宋晓涛.基于改进PSO-LSSVM的模拟电路诊断方法[J].计算机技术与发展.2015(06)

[2]李仕琼.数据挖掘中关联规则挖掘算法的分析研究[J].电子技术与软件工程.2015(04)

[3]胡秀.基于Web的数据挖掘技术研究[J].软件导刊.2015(01)