基于ELG实现防火墙安全日志统计分析方法

    公开(公告)号:CN114301616A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111152854.8

    申请日:2021-09-29

    Abstract: 本发明公开了基于ELG实现防火墙安全日志统计分析方法,属于安全网络技术领域,根据不同厂家的防火墙安全日志格式进行不同的配置处理,获取用于安全统计的关键信息并以json格式存储至elasticsearch,结合grafana支持elasticsearch数据源接入并有丰富的插件功能,根据实际的需求统计外部环境对内网攻击的信息,协助网络管理员有针对性的加强内网防护,提升内网的安全。本发明通过分析统计防火墙的安全日志,从多个维度获取外网非法用户对内网计算机攻击的详细信息,根据实际的需求统计外部环境对内网攻击的信息,协助网络管理员有针对性的加强内网防护,提升内网计算机的安全。

    一种基于埃尔曼神经网络的高等级公路事故预测方法

    公开(公告)号:CN115171367A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210561565.1

    申请日:2022-05-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于埃尔曼神经网络的高等级公路事故预测方法,包括以下步骤:以年为单位,收集预分析的山区高等级公路的事故数、交通量和道路线形指标相关数据;基于道路几何线形指标对预分析的山区高等级公路进行基本路段单元划分,确定基本路段单元划分规则;基于粗糙集理论筛选出对山区高等级公路交通事故发生有突出影响的基本路段单元的几何线形指标;对有突出影响的基本路段单元的几何线形指标空值项进行赋值;建立基于埃尔曼神经网络的高等级公路事故预测模型,对高等级公路基本路段交通事故进行预测,获取交通事故发生率。本发明实现高等级公路交通事故的预测,解决了高等级公路事故预测困难等问题,为高等级公路提供了安全管理依据。

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