卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称：CNN）是深度学习当中一个非常重要的神经网络结构。它主要用于用在图像图片处理，视频处理，音频处理以及自然语言处理等等。早在上世纪80年代左右，卷积神经网络的概念就已经被提出来了。但其真正的崛起却是在21世纪之后，21世纪之后，随着深度学习理论的不断完善，同时，由计算机硬件性能的提升，计算机算力的不断发展，给卷积神经网络

2.安全性分析：分析网络攻防策略、密码/协议/系统安全性分析等；AI可以分析大量网络数据，识别异常行为和潜在的威胁，以及实时响应攻击。1.信息检索：面对大量日志数据处理，AI的算力能够提前发现潜在威胁，进行漏洞自动挖掘；3.运营效率：减轻网络安全技术人员工作负担，但同时算力的维持也需要更多的资金投入。网络攻击越来越多样化、智能化、隐蔽性越来越高、危害性越来越大。三、基于人工智能技术的计算机网络安全

N32G457系列 (工业互联型) 采用32-bit ARM Cortex-M4内核，集成高达512KB 片内FLASH，144KB SRAM，多达17个高性能模拟器件，18个数字通讯接口，同时集成10/100M以太网接口，数字摄像头接口，内置10余种密码算法硬件加速引擎，支持存储加密、用户分区保护、安全启动等多种安全特性，可广泛应用于网络打印机、3D打印机、门禁考勤系统、LED户外显示屏、工业小

​ 在对称密钥系统中，两个参与者要共享同一个秘密密钥。但怎样才能做到这一点呢？。在高度自动化的大型计算机网络中，用信使来传送密钥显然是不合适的。如果事先约定密钥，就会给密钥的管理和更换都带来了极大的不便。当然我们可以使用复杂的密钥分发中心（KeyDistributionCenter，KDC）来解决该问题，但采用公钥密码体制可以比较容易地解决这个问题。公钥密码体制的概念是由Stanford大学的研究

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称：CNN）是深度学习当中一个非常重要的神经网络结构。它主要用于用在图像图片处理，视频处理，音频处理以及自然语言处理等等。早在上世纪80年代左右，卷积神经网络的概念就已经被提出来了。但其真正的崛起却是在21世纪之后，21世纪之后，随着深度学习理论的不断完善，同时，由计算机硬件性能的提升，计算机算力的不断发展，给卷积神经网络

随着技术的发展，网络边界变得也越来越复杂，比如web应用、无线接入、DCI、×××等技术的应用，导致网络边界变的好像很庞杂，无从下手；路由器或者交换机作为边界时，基本上都配置了访问控制列表ACL，像银行等有些地方ACL的数量可能非常庞大，达到了几千条甚至更多，边界使用较多的设备一般为：Nexus7K、cisco7600、Cisco6500、huawei 9300、huwei CloudEngine

由于本机处于校园网内，所以DNS后缀为jnu.edu.cn，根据网上的资料：用户电脑名称上的DNS是用户加入有DNS服务器上的域后电脑自动加上去的，DNS后缀就是现在连接的这个网络的DNS，Intel(R) Dual Band Wireless-AC 7265是本机的无线网卡。网关的作用是连通两个不同网络（子网掩码和主机ip相与的结果不同，则处于不同网络，或者说处于不同网段，相与的结果称为网络标识