网络安全课程目标

Posted 2023-04-18

参考技术A

⑴ 信息安全专业有哪些特色课程

作为信息安全的一名学子。

我来谈谈我了解到的 信息安全 。

作为我们院的小萌新，我目前接触到的专业课是 信息安全导论，信息安全心理学，JAVA，C语言，数（nan)据(de)结(yi)构(pi) 。

剩下的都是基础课，比如：高数，线代，大物，英语，思政，历史（谁说理科生不用学文科！）

听起来好像很多，很难但是当你学了之后，你就会发现（真的很难）！！！

⑵ 网络安全主要包括哪些课程

网络安全课程共分为12部分，分别为：安全基础；系统安全（Windows&Linux）；黑客攻防、恶意代码；通讯安全；常见应用协议威胁；WEB&脚本攻击技术；防火墙技术（FireWall）；入侵检测系统技术（IDS）；加密&VPN技术；产品安全；安全管理。
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

⑶ 网络安全培训课程都包括哪些

赛贝尔实验室的网络安全课程共分为12部分，分别为：安全基础；系统安全（Windows&Linux）；黑客攻防、恶意代码；通讯安全；常见应用协议威胁；WEB&脚本攻击技术；防火墙技术（FireWall）；入侵检测系统技术（IDS）；加密&VPN技术；产品安全；安全管理。可以去了解一下。

⑷ 学网络安全的应该要学哪些课程

1.防火墙（正确的配置和日常应用）
2.系统安全（针对服务器的安全加固和WEB代码的安全加固以及各种应用服务器的组建，例如WEB MAIL FTP等等）
3.安全审核（入侵检测。日志追踪）
4.CCNA课程（网络基础知识。局域网常见故障排除和组建）
5.经验积累。

⑸ 网络安全技术课程方案设计

用双菱网来络安全管理专家帮您解源决部分问题，
主要实现网络安全管理，企业防火墙。通过防火墙限制上网时段，通过上网行为管理实现学生心理健康发展，同时识别关键字和文件后缀。监控所有人员上网行为管理，杜绝工作人员上班玩QQ炒股软件等，控制网络流量等等！不过你这个方案设计下来可能要一周时间都不一定够，因为要做调查，了解现有网络拓扑图等等。

⑹ 大学的网络安全工程需要学习哪些课程呢

很多的 c语言、HTML、数据结构、密码、数据库、基础建设（电磁屏蔽、物理隔离、网闸等）、防火墙设置、路由安全、网络规划安全、IPS、通讯协议等等。任重而道远。。。。。。。。。奋斗中

⑺ 计算机网络安全包括有哪些课程

太多了，网络协议，防火墙，入侵检测，反病毒，Windows/Linux/Unix/其他系统攻击，Web攻击，DOS/DDOS攻击，局域网攻击，踩点渗透，邮件攻击，社交工程攻击。。。。。

⑻ 学习网络安全需要哪些基础知识

一些典型的网络安全问题，可以来梳理一下：

IP安全：主要的攻击方式有被动攻击的网络窃听，主动攻击的IP欺骗（报文伪造、篡改）和路由攻击（中间人攻击）；

2. DNS安全：这个大家应该比较熟悉，修改DNS的映射表，误导用户的访问流量；

3. DoS攻击：单一攻击源发起的拒绝服务攻击，主要是占用网络资源，强迫目标崩溃，现在更为流行的其实是DDoS，多个攻击源发起的分布式拒绝攻击；

《计算机基础》、《计算机组成原理》、《计算机网络》 是三本关于计算机基础的书籍，强烈推荐给你，看完之后可以对计算机的东西有个初步的了解。

拓展资料：

1、上网前可以做那些事情来确保上网安全？

首先，你需要安装个人防火墙，利用隐私控制特性，你可以选择哪些信息需要保密，而不会不慎把这些信息发送到不安全的网站。这样，还可以防止网站服务器在你不察觉的情况下跟踪你的电子邮件地址和其他个人信息。其次,请及时安装系统和其它软件的补丁和更新。基本上越早更新,风险越小。防火墙的数据也要记得及时更新。

2、如何防止黑客攻击？

首先，使用个人防火墙防病毒程序以防黑客攻击和检查黑客程序（一个连接外部服务器并将你的信息传递出去的软件）。个人防火墙能够保护你的计算机和个人数据免受黑客入侵，防止应用程序自动连接到网站并向网站发送信息。

其次，在不需要文件和打印共享时，关闭这些功能。文件和打印共享有时是非常有用的功能，但是这个特性也会将你的计算机暴露给寻找安全漏洞的黑客。一旦进入你的计算机，黑客就能够窃取你的个人信息。

3、如何防止电脑中毒？

首先，不要打开来自陌生人的电子邮件附件或打开及时通讯软件传来的文件。这些文件可能包含一个特洛伊木马程序，该程序使得黑客能够访问你的文档，甚至控制你的外设，你还应当安装一个防病毒程序保护你免受病毒、特洛伊木马程序和蠕虫侵害。

4、浏览网页时时如何确保信息安全？

采用匿名方式浏览，你在登录网站时会产生一种叫cookie（即临时文件，可以保存你浏览网页的痕迹）的信息存储器，许多网站会利用cookie跟踪你在互联网上的活动。

你可以在使用浏览器的时候在参数选项中选择关闭计算机接收cookie的选项。（打开 IE浏览器，点击 “工具”—“Inter选项”， 在打开的选项中，选择“隐私”，保持“Cookies”该复选框为未选中状态，点击按钮"确定"）

5、网上购物时如何确保你的信息安全？

网上购物时，确定你采用的是安全的连接方式。你可以通过查看浏览器窗口角上的闭锁图标是否关闭来确定一个连接是否安全。在进行任何的交易或发送信息之前阅读网站的隐私保护政策。因为有些网站会将你的个人信息出售给第三方。在线时不要向任何人透露个人信息和密码。

⑼ 网络安全工程师一般要学习哪些课程啊

熟悉计算机系统的基础知识；熟悉网络操作系统的基础知识；理解计算机应用系统的设计和开发方法；熟悉数据通信的基础知识；熟悉系统安全和数据安全的基础知识；掌握网络安全的基本技术和主要的安全协议；掌握计算机网络体系结构和网络协议的基本原理；掌握计算机网络有关的标准化知识；掌握局域网组网技术，理解城域网和广域网基本技术；掌握计算机网络互联技术；掌握TCP/IP协议网络的联网方法和网络应用技术；理解接入网与接入技术；掌握网络管理的基本原理和操作方法；熟悉网络系统的性能测试和优化技术，以及可靠性设计技术；理解网络应用的基本原理和技术；理解网络新技术及其发展趋势；了解有关知识产权和互联网的法律法规；正确阅读和理解本领域的英文资料。

⑽ 我要关于网络安全技术的纲要

《网络安全技术》课程教学大纲
主编: 林俊桂 主审: 崔宝才
适用专业：信息安全及相关专业
先修课程：《计算机网络与通信》、《网络操作系统》等
一、课程教学目标
“网络安全技术”是我院“信息安全专业”(二年制)教学计划中制定的一门必修专业课。通过本课程学习使学员掌握网络安全技术的基本概念、基本原理；网络安全的基本理论和应用技术；网络攻击与检测及防火墙技术；数据加密及软件加密的原理。
二、教学内容及要求
（一）理论教学内容及要求
第1部分网络安全基础
1、安全服务及安全机制
2、网络安全体系及评估标准
3、网络安全的层次
4、网络加密与密钥管理
5、安全威胁
第2部分实体安全技术与硬件防护技术
1、安全防护
2、安全管理
3、硬件防护
4、电磁防护
第3部分软件安全
1、文件加密
2、反跟踪技术
3、 防止非法复制技术
4、软件安全体系
第4部分网络安全防护技术
1、 安全服务和安全机制
2、 安全防护措施
第5部分备份技术
1、 备设计方份案
2、 备份技术和方法
第6部分密码技术与压缩技术
1、 加密方法
2、 密钥与密码破译方法
3、 数据压缩
第7部分数据库系统安全
1、 数据库系统安全概述
2、 数据库的数据保护
3、 数据库的备份与恢复
4、 攻击数据库系统的常用方法
第8部分病毒及防治
1、 病毒概述
2、 DOS下的病毒
3、 宏病毒
4、 网络计算机病毒及防治
5、 反病毒技术
6、 防病毒技术
第9部分防火墙技术
1、防火墙的基本概念
2防火墙技术
3、防火墙体系结构及其应用
4、防火墙的类型
5、虚拟专用网
第10部分网络站点及系统平台
1、WINDOWS NT系统的安全性
2、UNIX系统的安全性
3、WEB站点的安全
4、反黑客技术

（二）实验教学内容及要求
实验一 使用Sniffer工具进行TCP/IP分析
实验二 配置Windows 2000文件系统安全性
实验三 配置linux文件系统安全性
实验四 Windows的账号安全性
实验五 配置linux下的tel服务器和ssh服务器
实验六 NFS和NIS安全
实验七 病毒代码特征分析
实验八 防病毒软件的应用与部署
实验九 综合练习
三、教学安排及方式
本课程以讲授为主，配合教学内容进行相应的实验，使学生掌握网络安全的基本概念、基本方法，能解决网络中的安全问题。
总学时：54 讲课学时：36 实验学时：18
具体安排见下表：

序号 内容 面授学时 实验学时 小计
一 网络安全概述 4 2
二 实体安全技术与硬件防护技术 2
三 软件安全 2 2
四 网络安全防护技术 4 2
五 备份技术 4 2
六 密码技术与压缩技术 6 4
七 数据库系统安全 4 2
八 病毒及防治 4 2
九 防火墙技术 2 2
十 网络站点及系统平台 2
答疑考试 2
总计 36 18

四、考核方式
闭卷、笔试。
五、推荐教材
1、《计算机网络安全技术》蔡立军 中国水利水电出版社

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲

课程介绍:
本课程从整个目标检测技术发展的历程开始，从算法角度出发，对各个模型进行全面细致的讲解，并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目，熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例，尽快进入深度学习领域.

课程目录:
第1章 课程介绍
本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。
1-1 课程导学

第2章 目标检测算法基础介绍
本章节主要介绍目标检测算法的基本概念、传统的目标检测算法、目前深度学习目标检测主流方法（one-stage、two-stage、多任务网络）、相关算法的基本流程、算法性能的评价指标、不同算法的优缺点和性能比较等，并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用性。...
2-1 目标检测问题定义
2-2 目标检测问题方法
2-3 传统目标检测方法基本流程
2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测）
2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv）
2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测）
2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法）
2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法
2-9 Two-stage核心组件
2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法
2-11 One-stage核心组件
2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比
2-13 思考题

第3章 SSD系列算法原理精讲
本章节主要针对SSD系列目标检测算法原理进行介绍，其中涉及到了one-stage目标检测算法流程，SSD及其变种网络（DSSD、DSOD、FSSD、RSSD等）的核心思想、主干网络设计思想、框架结构、Default box、Prior box、样本构造、数据增强、损失函数，对比不同算法优缺点以及介绍算法应用场景等。...
3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测）
3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍
3-3 DSSD、DSOD算法
3-4 FSSD、RSSD算法
3-5 思考题

第4章 基于SSD的人脸检测项目实战
本章节以人脸检测实际业务场景为例，利用SSD来解决人脸检测问题，涉及到了Wider Face数据集介绍、VOC数据集格式、打包、SSD框架解读、环境搭建、SSD-Face人脸检测模型训练、测试等内容，帮助大家从实际案例的角度出发，快速入门SSD算法框架的实战项目。...
4-1 人脸业务场景介绍（常见问题、标注方法、算法性能好坏、人脸采集常用方法）
4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等
4-3 Wider Face数据集介绍
4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现
4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操
4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读
4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解
4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操
4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操
4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现
4-11 Caffe-SSD框架测试结果可视化与人脸检测技巧说明
4-12 思考题

第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲
本章节主要针对Faster RCNN系列目标检测算法原理进行介绍，其中涉及到了two-stage目标检测算法流程、从RCNN到Faster RCNN以及Faster RCNN的系列变种网络（HyperNet、RFCN、Light-Head RCNN、Mask-RCNN、Cascade RCNN、CoupleNet）的核心思想、主干网络设计思想、框架结构、RPN网络、OHEM、Soft-NMS等，对比不同算法优...
5-1 Faseter-Rcnn系列介绍
5-2 RCNN介绍
5-3 SPPNet介绍
5-4 Fast rcnn介绍
5-5 HyperNet、RFCN介绍
5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍
5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍
5-8 思考题

第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战
本章节以ADAS实际业务场景为例，利用Faster RCNN来解决机动车、非机动车、行人等驾驶场景中的目标检测问题，涉及到Kitti数据集介绍、VOC格式数据转换、Faster rcnn框架解读、环境搭建、Faster rcnn-ADAS目标检测模型训练、测试等内容，帮助大家从实战的角度快速掌握Faster RCNN系列算法框架的使用。...
6-1 ADAS业务场景介绍
6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等
6-3 Kitti数据集类别提取编程实现
6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现
6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍
6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操
6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍
6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍
6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操
6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化
6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试
6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本
6-13 思考题

第7章 YOLO系列算法原理精讲
本章节主要针对YOLO系列目标检测算法原理进行介绍，其中涉及到了算法基本流程、主干网络结构、设计思路、YOLOV1/V2/V3/9000、Anchor Boxes、Multi-Scale Training、Darknet-19网络、Darknet框架等，对比不同算法优缺点和模型性能等。
7-1 Yolov1算法
7-2 Yolov2算法（1）
7-3 Yolov2算法（2）
7-4 Yolo9000算法
7-5 Yolov3算法
7-6 思考题

第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战
本章节以通用物体检测（coco）实际业务场景为例，利用YOLOV3来解决通用物体检测问题，涉及到coco数据集介绍、darknet框架解读，环境搭建、YOLOV3-coco通用物体检测模型训练、测试等内容，帮助大家了解理论的前提下，快速入门YOLO系列算法实战项目。...
8-1 物体检测业务场景综述
8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等
8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建
8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明
8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操
8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例
8-7 思考题

第9章 文本检测系列算法原理精讲
本章节主要针对文本检测系列算法原理进行介绍，其中涉及到了算法基本流程、传统的文本检测算法（Top-down、bottom-up）、物体检测算法VS文本检测算法、文本检测算法优化方向、常用文本检测算法模型（CTPN、RRPN、FTSN、DMPNet、EAST、SegLink、Pixel Link、Textboxes、Textboxes++等）、文本检测数据集（ICDAR、CTW、RCTW-...
9-1 文本检测算法原理介绍
9-2 CTPN模型
9-3 RRPN模型
9-4 FTSN模型
9-5 DMPNet模型
9-6 EAST模型
9-7 SegLink模型
9-8 PixelLink模型
9-9 Textboxes讲解
9-10 Textboxes++模型介绍
9-11 文本检测常见数据集
9-12 其他检测模型方法介绍
9-13 思考题

第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战
本章节以自然场景下的文本检测实际业务场景为例，利用EAST框架来解决文本检测问题，涉及到ICDAR数据集介绍、ICDAR数据下载、标注格式解读、EAST框架解读、环境搭建、模型训练、测试等，帮助大家从实际案例的角度出发，快速入门文本检测算法框架的实战项目。...
10-1 自然场景下文本检测业务场景综述
10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等
10-3 EAST文本检测框架环境搭建
10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操
10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例
10-6 思考题

第11章 多任务网络原理介绍
本章节主要针对文本检测系列算法原理进行介绍，其中涉及到了算法基本流程、传统的文本检测算法（Top-down、bottom-up）、物体检测算法VS文本检测算法、文本检测算法优化方向、常用文本检测算法模型（CTPN、RRPN、FTSN、DMPNet、EAST、SegLink、Pixel Link、Textboxes、Textboxes++等）、文本检测数据集（ICDAR、CTW、RCTW-...
11-1 多任务网络业务场景综述
11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍
11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍
11-4 思考题

第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战
本章节以人脸检测+关键点定位的实际业务场景为例，利用MTCNN多任务网络来解决多个任务的数据打包、环境搭建、模型训练、测试等实战项目，帮助大家从实际案例的角度出发，快速入门多任务网络的实战项目。
12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包
12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1）
12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2）
12-4 MTCNN模型训练介绍
12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操
12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操
12-7 思考题

第13章 课程总结
针对课程进行最后总结，回顾课程核心内容，分享目标检测行业实战经验，再次帮助大家理清学习内容进一步的给出后续学习和提升给出建设性意见。
13-1 one-stage vs two-stage
13-2 不同目标检测算法的优缺点对比
13-3 不同目标检测算法的精度对比
13-4 常见目标检测研究对象与数据集
13-5 目标检测常见任务与性能评价指标
13-6 目标检测行业应用现状-人脸检测
13-7 目标检测行业应用现状-ADAS
13-8 目标检测行业应用现状-文本检测
13-9 课程总结

 

下载地址:深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲