简介:摘 要:随着软件定义广域网(SDWAN)的迅猛发展,网络安全问题日益凸显。为了提高SDWAN网络的安全性,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和容器化分层架构的入侵检测系统。该系统采用深度学习技术,通过对SDWAN流量进行实时监测和分析,能够有效地识别网络中的潜在入侵行为。在系统架构方面,我们引入了容器化技术,将系统划分为多个独立的容器,实现了分层管理和灵活部署。每个容器负责特定的任务,如流量捕获、特征提取和模型训练等,通过容器之间的协同工作,实现了系统的高效运行和维护。在算法方面,我们采用了CNN作为入侵检测的核心模型。通过深度卷积神经网络对SDWAN流量的时空特征进行学习,系统能够自动学习并识别正常流量和潜在的入侵行为。与传统的规则或特征基础的入侵检测方法相比,基于CNN的方法具有更好的泛化能力和适应性。
简介:中国石油化工股份有限公司华北油气分公司采油一厂 甘肃平凉744300摘要:对于石油工程领域而言,高含水后期分层采油技术的应用是一项具有重要意义的创新举措。随着全球石油资源的逐渐枯竭和供需关系的紧张,如何有效提高油田开发效率成为当务之急。而高含水后期分层采油技术的出现为石油工程带来了新的突破和可能性,为油田最终采收率的提升提供了重要的支持。在多年的实践和研究中,高含水后期分层采油技术通过结合地质、物理、化学等多学科知识,有效克服了传统采油过程中面临的种种挑战,提高了采油效率和成本效益。其应用不仅能够降低开采成本、提高注水效果,还能延长油田生产周期,最大限度地利用油田资源,实现可持续开发。