1) imperfection using attack attack
利用型网络攻击
3) network attack
网络攻击
1.
Design and realization of network attack intelligent decision support system;
网络攻击智能决策支持系统的设计与实现
2.
Extraction and Library Construction of Network Attack Character;
网络攻击特征提取和建库
4) network attacks
网络攻击
1.
A structural approach to modeling network attacks;
一种结构化的网络攻击建模方法
2.
Application of HMM to detecting sophisticated network attacks.;
HMM模型在检测复杂网络攻击中的应用
3.
Nowadays,network attacks emerges one after another incessantly.
伴随网络攻击事件的层出不穷,如何有效防范各类网络攻击、加强网络安全保障是网络安全技术的主要内容。
5) attack
[英][ə'tæk] [美][ə'tæk]
网络攻击
1.
The buffer overflow attack has become one of the most common computer verus and dangerous.
缓冲区溢出攻击是各种网络攻击方法中较普遍且危害较严重的一种,从缓冲区溢出攻击的基本原理出发,对缓冲区溢出的主要攻击机制、攻击过程,作了概要介绍与总结,介绍了几种常见的溢出漏洞以及其在RPC接口中的表现,提出了RPC接口的缓冲区溢出漏洞解决方法。
2.
The principle of attack defense realized in a firewall embedded in Linux kernel has been discussed.
讨论了一种在Linux操作系统内核防火墙的攻击防御机制,提出了检测网络攻击的机制和总体架构。
3.
Forever, many hackers attack means, such as phishing and SQL injection attacks, start from the identity authentication.
目前的很多黑客攻击手段,如钓鱼攻击、SQL注入攻击等各种网络攻击方式都是由身份认证开始的。
6) network attacking
网络攻击
1.
In this article, we introduce a process of how to design and complement a platform of network attacking and defence.
系统主要是针对计算机网络攻击和防御设计的，实验者可以在此平台下模拟端口扫描，入侵检测等攻防实验。
补充资料：Hopfield神经网络模型
Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model
收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
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参考词条