巨人网络范文

导语：如何才能写好一篇巨人网络，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

9月5日，巨人网络CEO史玉柱针对农村市场，发起国内首个“网游下乡”计划，并预计9月中旬正式启动该计划。史玉柱表示，将投入上亿元将旗下游戏拓展进五、六级农村市场。

巨人网络透露：“初步投入1亿元费用”，地推（地面推广人员）团队已经前往各地农村展开实地调研，“重点关注广东、湖南、黑龙江、浙江、江苏等农村宽带发展较为成熟的地区。首批网游下乡示范村将在近期敲定”。而巨人《征途2》项目相关负责人表示，为农村玩家打造新游戏玩法、建立农村网游推广员体系、打造农村游戏交友平台、进农村普及网游知识均在此次计划之中。“包含‘村村通点卡、镇镇有礼包’、‘玩《征途2》送化肥’等策略”。

《2010年文化部网络游戏市场发展报告》显示，中国网络游戏市场规模为349亿元，增长率为26.2%，增长速度连续两年下滑。增速放缓的原因在于市场经过了连续十年的快速增长，市场和用户趋于成熟，整个网游市场正面临结构性调整的压力。

在用户层面上，一、二级城市网游用户趋于饱和，用户选择趋于多样性，竞争近乎白炽化。而随着农村互联网接入条件不断改善，农村网络硬件设备更加完备，农村地区网民规模在持续增长。近几年农村网民的增长速度远高于城镇网民。2007年至2009年，农村网民年均增长71.6%，远高于城镇网民年均增长34.6%的速度。根据CNNIC第28次中国互联网络发展状况统计报告，截至2011年6月底，中国农村网民规模为1.31亿，占整体网民的27%。

巨人网络Q2财报显示，公司第二季度营收4.362亿元，环比增长8.2%，同比增长35.6%；净利润为1020万元，环比大幅下降96.1%，同比下降94.5%。净利润的大幅下降，迫使巨人网络追求新的利润增长点。而《征途2》是巨人网络2011年的新旗舰游戏，也是史玉柱最看好的产品。

篇2

网络犯罪分子通常利用当红名人的信息将毫无戒心的网民诱骗到充斥着恶意软件的站点。当用户搜索名人最新的视频或图片时，可能点击进入的是充满伺机潜入用户计算机的恶意软件的站点，而不是想要的名人时尚资讯。

迈克菲网络安全研究主管PaulaGreve表示：“今年的形势虽然比去年略微安全些，但在网络上搜索当红名人的信息仍然充满风险。用户应特别警惕隐藏在“细微”之处的恶意内容。例如，可以通过社交网站或朋友发来的电子邮件、短信传播病毒的短URL”。

警惕搜索海蒂・克拉姆

当粉丝搜索“Heidi Klum”(海蒂・克拉姆)、“Heidi Klum and downloads”(海蒂・克拉姆和下载)、“Heidi Klumand‘free’downloads”(海蒂・克拉姆和“免费”下载)、“Heidi Klum andscreensavers”(海蒂・克拉姆和屏保)、“Heidi Klum and hot pictures”(海蒂・克拉姆和热图)以及“Heidi Klumand videos”(海蒂・克拉姆和视频)等关键字时，则有风险遭受到企图窃取私人信息的网络病毒的威胁。如果去点击这些危险的站点或下载文件(例如，照片、视频或屏保等)将使上网用户面临下载到病毒和恶意软件的巨大风险。

如果去搜索海蒂・克拉姆的最新图片和相关下载，有超过9％的可能性登录到经测试确实含有网络威胁的网站。(例如，含有间谍软件、广告软件、垃圾邮件、网络钓鱼诈骗、病毒或其他恶意软件)

此项研究采用McAfee SiteAdvisor站点评级方法，该方法可指出哪些站点是网络名人搜索高危目标，并计算出整体风险百分比。用户可以登录快速下载免费版的SiteAdvisor软件，以实时判别目标网站的安全级别，阻止危险网站、添加反钓鱼保护，并帮助用户更安全地上网冲浪、购物和办理网银业务。以下是今年的研究报告，罗列出了评级结果中风险百分比最高的前十大名人：

今年，吉赛尔・邦辰、汤姆・克鲁斯、佩内洛普・克鲁兹、詹妮弗・洛芙・休伊特、妮可・基德曼和朱莉娅・罗伯茨都跌出了前十。

名模多是“带刺玫瑰”

今年，两名维多利亚的秘密的顶级模特都跻身前十。用户搜索性感超模海蒂・克拉姆(第1名)和阿德瑞娜・利玛(第8名)的下载内容都会被诱骗至危险站点。

体育演艺明星相对安全

网球明星玛莉娅・莎拉波娃和安迪・罗迪克分别从去年的第13和第14狂跌至今年的第44和第56。歌手贾斯汀・比伯今年排名第49，紧随其后的蕾哈娜和凯莉・安德伍德并列第51位，LadyGaga则排在第s8位。

新闻头条未必风险最大

篇3

最近从网上下载电影时，笔者感觉到无线上网速度明显不正常。借助专业工具扫描单位内网时，看到有几台陌生客户机正在偷偷蹭用单位的无线局域网，消耗了不少的带宽资源。很明显，肯定有陌生用户成功破解了单位无线局域网的登录密码，才得以搭上免费上网快车的。笔者想，尽管使用密码机制能有效保护无线上网的登录安全，不过任何事情都有两面性，一方面密码要是遭遇破解或发生丢失，那么无线网络就会失去安全保护，另外一方面加密功能也会影响无线上网的速度。那么能否找到有效的办法，在不对网络进行加密的情况下，严正拒绝他人偷偷蹭用单位无线网络呢？经过反复研究与实践，笔者终于总结出一些行之有效的措施，来禁止别人蹭用无线网络。现在，本文就以用户经常用到的MW150R型水星路由器为操作蓝本，将笔者总结的措施付诸于实践！

控制陌生用户的带宽

为了节省银子以及获取较快的上网速度，陌生用户往往会想尽一切办法蹭用附近的无线网络。如果我们心地善良，不想让这些蹭用网络者白费心机时，不妨授权它们能够正常接入单位无线路由器，不过需要将它们可用的出口带宽设置得比较小，以避免它们影响单位网络的稳定运行，比方说，可以考虑为陌生用户分配5KB/S到10KB/S大小的出口带宽，这样陌生用户将由于无法容忍蜗牛爬行般的龟速，而最终放弃偷偷蹭用网络的做法。我们可以利用无线路由器自带的IP地址绑定功能，将单位局域网中所有员工合法计算机的IP地址和对应的网卡物理地址绑定起来，从而生成一个地址绑定列表，对于该列表中的所有客户机不进行上网限速，而对该列表之外的所有客户机进行集中限速，为它们统一设置较低的出口带宽，这样蹭网用户日后即使蹭网成功，也不会影响本地无线网络的正常工作。

比方说，笔者所在办公室只有两台笔记本电脑，为了让这两台笔记本可以正常上网，其他计算机只能使用龟速上网，可以按照下面的操作步骤设置办公室的无线路由器：

首先以系统管理员权限登录无线路由器后台系统，在后台管理界面的左侧任务列表区域中，用鼠标逐一单击“IP与MAC绑定”|“静态ARP绑定设置”选项，切换到右侧的绑定设置区域，将位于该区域“ARP绑定”位置处的“启用”选项选中，这样无线路由器自带的MAC地址绑定功能会被自动激活成功。

其次按下“增加单个条目”按钮，在其后弹出的设置页面中，逐一输入笔者办公室中两台笔记本的网卡物理地址，使其与它们各自的IP地址绑定在一起，如此一来就自动生成了一个网卡物理地址列表。如果不知道笔记本的MAC地址时，可以依次单击该电脑系统中的“开始”|“运行”命令，弹出系统运行对话框，输入“cmd”命令并回车，切换到DOS命令行工作窗口，在该窗口命令行提示符下执行“ipconfig /all”命令，从返回的结果信息中就能获取对应网卡设备的物理地址了，如图1所示。

接着返回到无线路由器后台管理主页面，单击左侧任务栏区域中的“IP带宽控制”选项，在对应选项设置区域选中“开启IP带宽控制”复选框，同时设置好本地宽带上网线路类型。

下面在“请配置IP带宽控制规则”位置处定义好上网地址池范围，为特定范围内的地址指定好较“窄”的上网带宽。比方说，笔者所在办公室两台笔记本电脑的IP地址假设为10.176.6.9、10.176.6.10，而本地上网地址池范围假设为10.176.6.1到10.176.6.10，那么我们就能将10.176.6.1到10.176.6.8地址段的上网带宽分配为5KB/S或10KB/S，执行设置保存操作后，陌生用户的上网速度就会被成功控制在一个较低的水平。

日后陌生用户即使偷偷接入了办公室的无线局域网，也只能以5KB/S或10KB/ S左右的低速上网运行，虽然处于有网可用的状态，但是由于数据传输速度太慢，根本没有多大实际意义，尝试几次后，多数用户会放弃蹭网的做法，显然这种拒绝他人蹭网的做法比较文明、礼貌，不容易得罪周围的邻居。

禁止为陌生用户留位

大家知道，通过无线路由器自带的DHCP服务器功能，能够为接入该设备的所有客户机自动分配IP地址以及其他上网参数，而客户端用户只要在客户端系统中打开无线连接属性对话框，在其中将TCP/IP协议选项设置成自动获取IP地址，就能让客户端系统顺利从无线路由器那里申请获得有效上网参数，并能正常进行上网访问了。这样操作尽管很简单，不过容易给陌生连接提供可趁之机。

其实，我们完全可以依照实际情况，适当缩小无线局域网的地址池范围，禁止为陌生用户保留空闲IP地址，这样陌生用户将会由于无法获得有效上网参数，而被挡在单位无线网络大门之外。比方说，单位办公室中只有两台笔记本电脑上网，那么该网络中只要保留两个有效的IP地址即可。要做到这一点，可以先用特权账号登录进入无线路由器后台系统，在后台管理界面的左侧任务列表区域中，用鼠标逐一单击“DHCP服务器”|“DHCP服务”子项，在对应该子项的右侧显示区域，将“DHCP服务器”位置处的“启用”选项选中，如图2所示。

接着在“地址池开始地址”、“地址池结束地址”等位置处，有针对性地输入单位无线网络实际要用到的IP地址。例如，假设我们现在想将10.176.6.9、10.176.6.10这两个IP地址，自动分配给办公室中的两台笔记本电脑，那么就可以在“地址池开始地址”位置处正确填入“10.176.6.9”，在“地址池结束地址”位置处正确填入“10.176.6.10”，之后按下“保存”按钮将上述设置参数保存起来。如此一来，单位无线网络中的宽带路由器日后只能为接入网络的客户机自动分配10.176.6.9、10.176.6.10这两个IP地址了。

当我们尝试将办公室中的两台笔记本电脑全部启动成功并接入网络后，DHCP服务器地址池中的两个IP地址将全部被占用，其他客户机系统就不能接入无线网络了，陌生用户只有坐在一旁进行漫长等待，才有可能达到蹭网目的。而实际上，如果经常碰到需要长时间等待才能蹭网的现象时，多数陌生用户肯定会知难而退的，毕竟用如此漫长的等待时间去做一些其他事情，或许早已挣足了无线上网的费用了。倘若在家中只有一台客户机需要上网时，完全可以为DHCP服务器地址池仅配置一个上网地址，从而不给陌生用户任何一点机会。

过滤陌生网卡MAC地址

要是对单位无线网络的上网参数不熟悉，或者认为上述设置方法比较复杂时，也可以利用网卡物理地址过滤的方法，来拒绝陌生用户偷偷使用单位无线局域网。现在，多数品牌的无线路由器都支持网卡MAC地址过滤功能，巧妙使用这项功能，可以智能地将陌生用户的客户机阻挡在无线局域网大门之外。

大家知道，MAC地址属于一种硬件地址，它是专门用来定义网络设备位置的，由48比特长，12位的16进制数字组成，0到23位是厂商向IETF等机构申请用来标识厂商的代码，也称为“编制上唯一的标识符”，是识别局域网结点的标志，地址的24到47位由厂商自行分派，是各个厂商制造的所有网卡的一个唯一编号。在OSI模型中，第三层网络层负责IP地址，第二层数据链路层则负责MAC位址。所以，一个网卡设备通常会有一个全球唯一固定的MAC地址，将单位无线局域网中合法客户机的网卡物理地址，手工添加到无线路由器自带的MAC地址过滤表中，那么日后只有客户端系统的MAC地址与MAC地址过滤表中的内容一致，它才会被无线路由器识别为合法客户端系统，从而才有权限接入无线网络进行上网访问，而其他客户端系统在连接无线路由器时，会被识别为非法连接，从而会被自动拦截不能上网访问。

在开启无线路由器自带的MAC地址过滤功能时，首先按照同样的操作，登录进入无线路由器后台系统（如图3所示），在后台管理页面的左侧列表区域，用鼠标逐一展开“安全设置”|“防火墙设置”子项，在对应该子项的右侧显示区域中选中“开启MAC地址过滤”选项，同时在“缺省过滤规则”位置处，将“仅允许已设MAC地址列表中已启用的MAC地址访问Internet”选项选中，单击“保存”按钮执行设置保存操作。

下面返回到无线路由器后台管理主页面，在该页面的左侧列表区域中逐一展开“安全设置”|“MAC地址过滤”分支，在目标分支下面按下“添加新条目”按钮，切换到新条目添加对话框，正确输入合法客户端系统的网卡物理地址，并单击“保存”按钮，将对应的MAC地址加入到无线路由器的MAC地址过滤列表中。同样地，可以将单位局域网中其他合法的客户机网卡物理地址依次添加进来，最后不要忘了保存操作。

经过上述设置操作后，日后只有合法的客户机才能通过无线路由器，正确上网访问内容，而陌生用户在尝试进行无线连接时，无线路由器由于不能正确识别它们的MAC地址，于是会认为它们是非法连接，从而坚决地将他们拒之门外，这样陌生用户一点蹭网的机会都没有了。

分配虚假地址给外人

很多时候，陌生用户之所以屡次蹭网成功，主要得益于无线路由器自带的DHCP服务器功能，因为该功能可以自动为它们配置好上网参数，让其坐享其成。现在，我们可以反其道而行之，为无线路由器自带的DHCP服务器配置虚假的无线上网参数，以此来迷惑陌生用户，让其弄不清无法上网的原因。

众所周知，为了更合理地使用IP地址资源，国际互联网信息中心将IP地址分为A、B、C、D、E五大类，其中A类网络的IP地址最前面的一组数字应该处于0到127之间，B类网络的IP地址最前面的一组数字应该处于128到192之间，C类网络的IP地址最前面的一组数字应该处于192到256之间，而无线路由器默认使用的IP地址往往是192.168.1.1或192.168.0.1，DHCP服务器默认使用的地址池范围相应的是192.168.1.2到192.168.1.254，或者是192.168.0.2到192.168.0.254，这就让很多陌生用户形成了思维定势，要接入宽带路由器肯定会使用这类地址，如果我们偷懒没有修改无线路由器默认设置时，陌生用户尝试利用上述IP地址就能轻松实现蹭网目的。

假设现在我们采用逆向思维，为无线路由器自带的DHCP服务器配置虚假的无线上网参数，以躲避陌生用户的视线，比方说使用10.172.1.0网段的地址，来配置DHCP服务器参数。在配置时，首先在无线路由器后台管理页面逐一展开“DHCP服务器”|“DHCP服务”子项，在对应该子项的右侧显示区域，将“地址池开始地址”输入为“10.172.1.1”，将“地址池结束地址”输入为“10.172.1.200”。

其次修改默认的网关地址，来欺骗陌生用户。通常情况下，局域网的网关地址一般都是一个网段中的第一个IP地址，比方说这里应该为10.172.1.1，现在我们可以将其调整为10.172.1.254，之后执行设置保存操作，这样陌生用户会由此摸不着头脑。

下面选中“DHCP服务器”位置处的“不启用”选项，将无线局域网的自动分配地址功能暂时停用，这样陌生用户就不能坐享其成了。紧接着，合法用户可以在自己的客户端系统中，依次单击“开始”|“设置”|“网络连接”命令，打开系统网络连接列表界面，用鼠标右键单击该界面中的无线上网连接图标，执行右键菜单中的“属性”命令，切换到无线网络连接属性对话框。选择其中的TCP/ IP协议选项，按下“属性”按钮，展开TCP/IP协议属性对话框，在这里手工设置好客户机的合法静态IP地址和网关地址（如图4所示），再单击“确定”按钮保存设置，这样合法客户机就能成功进行上网冲浪了。而陌生用户由于不清楚无线网络的配置参数，他们自然也就被挡在单位无线网络大门之外了。

上面的巧招虽然可以在不加密的情形下，拒绝陌生用户偷偷蹭用本地无线网络，不过有一个前提条件，那就是我们一定要及时调整无线路由器使用的缺省密码，禁止陌生用户企图通过缺省密码登录无线路由器后台管理页面，破坏本地网络的一些安全设置。

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【关键词】自适应距离保护 人工神经网络 BP算法

一、引言

距离保护长期以来一直是复杂电网中高压输电线路最重要的也是应用最广泛的保护方案。这种保护有许多独特的优点，如能瞬时切除输电线80%～90%范围内的各种故障。但是有许多原因会影响阻抗的测量精度，从而影响测量阻抗的计算，使测量阻抗为短路阻抗与附加阻抗之和，从而会引起误动或者拒动。

基于这些问题，本文提出了人工神经网络。近年来，人工神经网络（ANN）逐渐得到电力系统研究人员的高度重视和广泛研究。人工神经网络是由众多的神经元广泛互联而成的网络。人工神经网络以其具有自学习、自适应、较好的容错性和优良的非线性逼近能力，广泛应用于模式识别和模式分类等方面。

本文所采用的三层前向神经网络的学习算法为反传学习算法，即BP算法，学习过程采用反向传播法。

二、基于人工神经网络的距离保护模型

BP网络模型也即多层前向网络（Multi-layer Feedforward Neural Network，MFNN），因其训练算法采用反向传播算法，也即BP算法。由于这种算法在本质上是一种神经网络学习的数学模型，所以，BP算法也通常暗示着神经网络的拓扑结构是一种无反馈的多层前向网络。

人工神经网络是由大量简单的基本元件——神经元相互连接而成的自适应非线性动态系统。一般而言，只要采用三层神经网络，而且对各层神经元数目不加限制，则可在模式空间构成任意复杂程度的几何图形，从而对任意复杂的对象进行分类。

人工神经网络含有输入层、输出层以及处于输入输出层之间的中间层。中间层有单层或多层，由于他们与外界没有直接联系，故也称为隐层。在隐层中的神经元也称隐单元。隐层虽然和外界不连接，但是他们的状态则影响输入输出之间的关系。BP网络的结构的每一层连接权值都可以通过学习来调节，它的基本处理单元（输入层）除外通常为非线性输入输出关系。

三、神经网络的训练及检验

本文通过EMTP仿真的数据预处理中得出了这两个子网络的权值和阀值矩阵中，用一些不同于训练样本的检测样本（本文在故障检测与选相子网络是用40组进行训练，13组进行检测的；对故障定位子网络是用35组进行训练，14组进行校验的）。每一个子网络的隐含层节点的数目，是在训练过程中根据最快的收敛速度和最好的精度标准通过多次采用不同的隐含层节点数目进行训练，反复比较，根据实际的收敛效果和计算精度来选择确定的。其中，故障检测与选相子网络（ANN1）的隐含层数目取为42个，故障定位子网络（ANN2）的隐含层数目取为33个。

在确定了两个子网络的隐含层以后，开始对故障检测和选相子网络（ANN1）和故障定位子网络（ANN2）采用BP算法进行训练。经过对子网络的多次训练，其训练过程是收敛的，其训练速度也是令人满意。

下面将2个子网络的部分训练样本、检验样本及检验结果。

在对第一个、第二个子网络故障检测与选相子网络其训练过程过程是收敛的，其训练速度也是令人满意的。

下面是子网络ANN1的训练样本和训练样本及检测样本。故障类型有：内部故障，A相接地、内部故障，B相接地、内部故障，C相接地、内部故障，两相短路、内部故障，两相接地短路、内部故障，三相短路。理想输出：1，0，0，0；0，1，0，0；0，0，1，0；0，0，0，1；0，0，0，1；0，0，0，1。检验结果：

0.9985，0.0378，0.0838，0.0230；0.0315，0.9988，0.0607，0.0121；0.1004，0.1718，0.9980，0.2715；0.2815，0.0499，0.0614，0.9864；0.2496，0.3688，0.0370，0.9798；0.0197，0.0551，0.0187，0.9981。

从上面可以清楚的看出，故障检测和选相子网络在各种故障情况下都能正确反映故障，并启动保护和正确选相。

在第二个子网络训练过程也是表明故障定位子网络ANN2也是收敛的，其训练速度也是令人满意的。

下面是故障定位子网络ANN2的训练样本和检验样本及结果举例。当故障点线路全长线路全长83%，故障类型分别为单相接地、两相故障、三相故障时，其理想输出为1、1、1；当故障点线路全长线路全长87%，其理想输出为0、0、0。检测结果：当故障点线路全长线路全长83%，输出：0.9867、0.9827、0.9572。当故障点线路全长线路全长87%，输出：0.1758、0.1820、0.1602。

从上面数据可以看到，故障定位子网络距离保护经过训练以后，基本能够正确的识别故障点位置。

四、结论

本论文针对传统距离保护在系统发生振荡和系统经过过渡电阻发生故障时，可能会误动或拒动等，因此，提出了基于BP人工神经网络自适应距离保护原理由两个相互独立的子网络来实现，即故障检测与选相子网络和故障定位子网络。两个子网络组成一个并行处理系统，经过大量的训练样本进行训练，投入实际运行线路中，根据本身需要提取输电线路的运行参数，对电力系统运行状态进行判断。研究结果表明，用人工神经网络实现最复杂的保护原理——距离保护是可行的，而且具有显著的优点。

参考文献：

[1]贺家李，宋从矩.电力系统继电保护原理（第三版）[M].北京：中国电力出版社，2001.

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近日，H3C公司正式推出了国内第一个面向数据中心网络的高端认证项目H3CSE-Data Center（H3C Certified Senior Engineer for Data Center Network,H3C认证数据中心网络高级工程师）。这是H3C认证体系中高端认证项目之一，也是面向数据中心网络高级工程师设置的一个高端培训项目，旨在培养“云时代”的高级网络人才。

H3C公司副总裁江梅坤先生介绍，之所以推出该认证项目，是因为H3C发现，近年来，随着以云计算、移动互联网、物联网等为代表的战略性新兴产业的新兴起，大量数据中心建设及改造项目的不断出现，对数据中中心网络建设的高级人才提出了旺盛的需求。传统的数据中心认证项目大多关注计算、存储、选址等设计，很少关注数据中心网络规划、设计、建设、运维，而传统的IP网络认证对数据中心的相关系统知识是一片空白，H3C作为网络界的主流领导厂商，推出这一认证既是满足数据中心网络对高级人才的需求，也是厂商的责任所在。该认证项目将对国内数据中心网络的建设者、维护者以及数据中心网络工程技术人员非常有帮助。

据悉，在H3CSE-Data Center认证培训课程中，学员将主要学习理解大中型数据中心的主要需求和常用技术，掌握如何运用这些技术设计和构建高速、可靠、安全的数据中心网络。考试则分为笔试与实际操作两部分，重点考察考生对数据中心网络知识结构的掌握，对各项技术、特性的深入理解和运用能力，以及考生在工程规范、设备操作、协议配置、功能部署等方面的实践技能。通过认证的网络技术人员能掌握包括机房基础设施建设、路由、交换、安全等部署数据中心网络所需的全方位的理论知识和操作技能，可以胜任大中型数据中心网络的架构设计、建设和管理工作。

H3C公司全球技术服务部副总裁李林先生介绍，与其他数据中心认证项目不同的是，这个认证是数据中心网络方面的认证，主要关注数据中心网络的建设；在网络技术之外，更强调工程师对数据中心需求的理解，以及围绕这些需求的实践应用能力的提升，因此除了有针对性的强化授课内容之外，H3C还提供了大量的实验设备和丰富的实验安排，在考试中也同样侧重于能力考查。

经过十年的发展， H3C已在国内各大中心城市拥有30余家授权培训中心和300余家网络学院，H3C认证也已成为高品质网络认证项目的代名词，每年通过其认证的人数超过了2万人。截至2011年6月底的统计数字显示，参加H3C认证培训的总人数已突破15万，其中8万多人获得了各类认证证书。

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一、贯彻落实疫情防控工作要求

（一）提高政治站位。高度重视疫情防控工作，及时传达贯彻中央及人社部、省委省政府、省人社厅、市委市政府及局党组关于疫情防控工作的部署要求，进一步抓细抓实抓紧各项工作，统筹做好疫情防控和复工复产。

（二）做好信息支撑。切实保障各类应用系统安全稳定运行，通过网站、移动应用、12333等渠道，确保人社各项政策的宣传、落地。加强视频会议的联调测试、技术保障、运行管理和设备维护工作，保障疫情防控期间紧急任务的有效传达落实。

（三）抓住发展机遇。深入分析疫情防控给信息化发展提出的要求及带来的机遇，进一步发挥优势，推进经办大厅、网上服务、移动应用、自助终端、12333等服务方式的有序衔接，加快实现线上线下服务联动。

二、加快社会保障卡应用建设

（一）完成发行任务。大力推进电子社保卡签发工作，确保完成2020年发卡和电子社保卡签发目标任务。稳步推进第三代社会保障卡发行工作，制定发行计划和工作方案，做好国产密钥服务系统建设，确保第二代社会保障卡向第三代社会保障卡平稳过渡。

（二）提升服务能力。完成省政务服务网、皖事通上社会保障卡服务事项的对接，实现社会保障卡网上申领、邮寄发卡、即时补换、线上启用等服务的一网通办。继续协调合作银行推进“一站式”服务网点建设，快速发卡网点覆盖所有县区和县区全部合作银行，每个县区至少设立2个快速发卡网点。开展“清卡行动”，摸清超期未发、死亡未注销等卡片数量，建立回收处理机制，确保应发尽发、应销尽销。

（三）加大应用拓展。开展人社领域待遇用卡专项提升行动，加大各类就业补贴、农民工工资等待遇进卡覆盖面，拓展社会保障卡在职业培训、人事考试等领域应用。推进全市惠民惠农财政补贴资金通过社会保障卡发放。贯通实体卡与电子社保卡应用，依托电子社保卡集成人社各类“线上”应用，推进社会保险“线上”缴费，完善养老保险待遇资格“线上”认证，加大医院门诊和住院电子社保卡扫码支付结算宣传，推进电子社保卡与“安康码”互联互通互认。

三、深入推进信息化项目建设

（一）做好“省集中”建设。按照省厅统一部署，做好智慧就业、社会保险、劳动监察、人事人才、基金财务等“省集中”信息系统推广实施，配合做好社会保险数据整理、数据上报、需求调研、开发测试、数据转换、系统切换、风险防控及使用操作等方面工作，提高信息系统建设成效。

（二）完善公共服务平台建设。继续拓展网上服务、移动应用、自助终端、12333咨询服务电话等多渠道便捷服务，整合统一全市人社“线上”服务平台建设及公共服务应用接口标准，加大信息化协同和数据共享，加强与省政务服务网、皖事通、省人社公共服务平台等系统对接，积极推进各类业务“网上办”和“掌上办”。

（三）加强软硬件平台运维。继续完善社保核心平台系统，完成电子社保卡扫码登录及疫情防控期间各项政策落地系统改造工作。加强数据中心机房规范化管理，做好软硬件设备和环境设备运维，完善信息化固定资产台账，确保各类软硬件基础平台稳定运行。

四、稳步提升公共服务水平

（一）深入推进“互联网+人社”建设。强化上下联动，部门协作，落实2020年“互联网+人社”重点任务计划。着力完善一体化应用服务建设，探索“大数据”信息资源开发，切实增强基层服务平台建设，优化服务方式，提升服务效能，努力提升人社公共服务能力。

（二）提升12333电话服务能力。推进12333电话咨询服务事业发展，举办好2020年“全国12333统一咨询日”活动。推动12333电话咨询业务购买第三方服务建设，确保综合接通率达到80%以上。加快12333电话查询和业务办理功能建设，探索12333智能服务应用。强化业务政策培训，充实完善知识库内容，努力提升12333电话咨询服务水平。

五、不断强化网络安全保障

（一）提高网络安全意识。进一步提高站位，落实网络安全主体责任，增强维护网络安全的责任感和使命感，切实履行“守土有责、守土担责、守土尽责”的网络信息安全担当。加强网络安全宣传，定期开展网络安全相关法律法规集中学习。

（二）提升安全保障能力。完成网络安全等级保护测评和整改，加快推进县区业务专网安全等级保护工作。加强数据库审计和运维管理及网络安全监测技术手段，做好业务终端准入控制和操作人员权限管理，提高基础安全防护能力，防范安全事件发生。

（三）完善安全通报机制。建立完善市县（区）两级网络安全通报反馈、应急处置机制，形成“通报、整改、督查、反馈”闭环，上下联动，共同提高安全应急处置能力。

六、继续加强网信基础建设

（一）加强宏观规划。对标“十三五”人社网信目标任务，逐一清点落实。谋划“十四五”期间人社网信工作思路，开展“十四五”人社信息化课题研究。

（二）加强工作宣传。将宣传工作放在重要位置抓实抓好，以社会保障卡宣传工作为重点，把宣传工作贯穿到卡服务的每个环节，提高群众的知晓度和认同感。

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【环球时报驻韩国特约记者　陆南希】恶意诽谤政客的行为将在韩国受到严惩。日前，一名65岁韩国妇女因涉嫌在网上诽谤韩国新世界党总统参选人、韩国女政治家朴槿惠被警方拘留。韩国检察机构称，今年将举行总统大选，对任何恶意诽谤行为都将予以严厉打击。

据韩国《东亚日报》6日报道，首尔中央检察院官员称，已就网上流传的诽谤朴槿惠的谣言展开调查，65岁的吴某因涉嫌在网上传播诽谤言论、违反韩国有关法律被拘。

据韩国检方透露，吴某在6月24日至26日4次在“On News”和“Brain News”等韩国网站上传诽谤朴槿惠的言论：朴槿惠被称为A某，“2002年5月访问朝鲜时，A某接受了性招待”。调查显示，吴某在10余篇网上文章中诽谤朴槿惠。朴槿惠所在阵营已于日前向检察院起诉了吴某。

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在网络市场，思科认证“一统江湖”的局面正在被H3C所打破。近日，H3C正式推出国内第一个面向数据中心网络的高端认证项目H3CSE-Data Center（H3C Certified Senior Engineer for Data Center Network，H3C认证数据中心网络高级工程师）。据悉，这一认证是目前全球唯一一个能够提供针对大中型数据中心设计、构建及所需技术的体系化培训，并包含理论及实践双重培训机制的高端认证。伴随H3CSE-Data Center的推出，H3C也走进了网络认证市场的核心成员俱乐部。

经过十年的发展， H3C认证在网络市场的影响力大有猛超思科的势头。已在国内各大中心城市拥有30余家授权培训中心和300余家网络学院的H3C，近年来一直在为网络市场输出高端专业人才。2007年，在国内参与H3C认证的人数就超过了参与思科认证的人数，每年通过其认证的人数超过了两万人。截至2011年6月底，参加H3C认证培训的总人数已突破15万，其中8万多人获得了各类认证。

H3C副总裁江梅坤告诉记者，数据中心的云化趋势为整个行业带来了巨大的变化，数据中心的建设更需要能够在规划、设计、运维等方面具有体系化思路的人才。但传统网络认证大多关注处理单一问题，对于数据中心建设的转型需求支撑不足。H3C一方面希望通过推出H3CSE-Data Center认证项目完善数据中心网络工程师的知识架构，一方面也希望在未来数据中心的建设项目中，培养更多能够体系化地理解网络架构与存储、计算关系的专业人才。据介绍，在H3CSE-Data Center认证培训课程中，学员学习的内容是大中型数据中心的主要需求和常用技术，掌握如何运用这些技术设计和构建高速、可靠、安全的数据中心网络。考试将重点考察考生对数据中心网络知识结构的掌握，对各项技术、特性的深入理解和运用能力，以及考生在工程规范、设备操作、协议配置、功能部署等方面的实践技能。通过认证的网络技术人员能够掌握包括机房基础设施建设、路由、交换、安全等部署数据中心网络所需的全方位理论和操作技能，可胜任大中型数据中心网络的架构设计、建设和管理工作。对业者而言，H3C认证培训的质量和规格可谓不低。其培训课程均由参与过腾讯、百度等企业及运营商等大型数据中心网络建设和维护的H3C技术专家团队精心打造。H3CSE-Data Center认证项目在培训中还会专门针对数据中心网络的建设者和运维人员进行工作任务分析、构建能力模型，同时还为学员提供了用于实验操作的从接入层到核心层的全系列数据中心级网络设备。

H3C认证虽然在国内已站稳脚跟，但却一直难以走入国际网络高端认证的“核心俱乐部”。正如江梅坤所说，如果没有推出数据中心认证这样的项目，H3C依旧在“圈外”徘徊。

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本文主要分析了延迟容忍移动传感器网络常见的一些数据传输技术漏洞和存在问题，阐述了在当前形势下，改进该技术的重要性，针对其数据传输中存在的问题进行研究。笔者通过研究，总结和归纳自身多年工作经验，提出一些创新技术。希望通过本文的分析能帮助相关研发单位提高数据传输技术水平和质量，能更好地应对工作中存在的问题。

【关键词】延迟容忍移动 传感器 网络数据 传输技术

延迟容忍移动传感器网络数据技术，是一种新技术，传感器由无线网络连接，使用范围较广。如水下信息采集、智能交通以及获得战场情报等。但其在运用时也发现了不少问题，因此，探讨、分析该技术存在的问题具有重要的作用和意义，只有找到影响其运行的因素，并积极寻找解决对策，才能解决技术中存在的问题，提高这种新技术的水平和质量。

1 延迟容忍移动传感器网络数据传输技术现状

1.1 相邻节点的连接探测

该传感器网络节点在运行时，无法感知到邻居节点的出现时间和分布区域，节点为了把采集到的数据及时的传输给基站，需要不间断地对例句节点进行探测。当网络连接时间间隔过长时，这种不间断地测探工作，会使传感器中能量受到限制的节点过早将能量消耗殆尽，使所有网络使用期限受到影响。

1.2 传输数据的路由

移动是DTMSN节点的一大特性，网络图论的更新速度较快，各个节点间没有相对稳定的对端连接，使得该类传感器网络无法套用静态传感器网络的数据传输体制。为保证其数据传输的有效性，一般网络节点会使用“储存-挟带-转给”这种固定模式对数据进行传输，这种方式存在一些缺陷，如延迟较高、成功几率较低。

节点对数据进行转给时，为了保证成功率，使延迟降低，通常会将多个信息复制文本进行传输，但是，网络节点没有较大的空间对接受的数据进行储存，大大降低了传感器网络的储存能力。若没有完善的控制机制对复本和转发系统进行控制，会导致储存容积极易消耗殆尽，其数据传输功能会受到严重影响。

1.3 数据传输的安全

确保传输数据的安全性，是该网络的关键所在。如若没有安全保障体系对其进行控制，尽管其传输路由有效性再强，也没有任何意义。因网络节点储存空间较小、图论更新过快、通讯间隔较短，且其处理运算能力有限，使得该类网络安全性能较低，易受到外界病毒或是黑客的攻击，严重影响到其功能的发挥。传统无线感应器网络的数据传输的安全技术已较为完善，但这些技术在DTMSN中并不适用。

2 延迟容忍移动传感器网络数据传输创新技术

2.1 互质周期

以互质周期作为异步节点连接的探测基础，可有效改善该类传感器网络中出现的节点连接探测问题，其主要的运行原理是将网络的节点分成睡眠与唤醒两种状态。为了降低探测时的能耗，可以再探测使用一种基于互质周期的时隙睡眠探测方法，这种方法能保证在没有预先连接信息的前提下，各个节点异步完成高效的探测，且成功率和精确度很高，是一种可行的方案；同时，可对RWP运动模型进行分析，利用其特有的统计方法，将网络进行区域划分后，将其中相邻节点的相遇和出现概率与分布范围进行计算，并制定科学、合理的探测方案，可有效提高节点的探测效率。

2.2 节点运动状态

将其作为感应器网络的主要运作方式，对数据进行传输，可有效解决路由问题。其主要运行原理是让f1、f2这两个通讯频率分别进入到的节点运动状态中，对数据进行传输和获取。在f1这一频率上，主要是降低原先使用GPS使带来的高成本，其使用TDOA和节点的周期性对其节点出现地点、方向以及速度等运动状态进行定位，以便对下一时段节点出现的位置以及传输几率进行估算；在f2这一频率上，数据是否转给路由需要各个节点的传输概率进行比较后决定；还可利用MSAD的自私法则与信息时效对消息进行排列管理，特有效提高消息发送的均衡性和数据传输效率。

2.3 节点相互认证机制

该类感应器网络中，节点的认证体系可被克隆，因此，为了提高传输数据的安全性，利用一种物理的不可复制性能（MAP）建立起认证体系，利用节点，对不可复制性能和体系将的激励、响应信息进行存储，使其相互认证等到实现。该体系可有效降低以往相互认证体系对信息数据库的过度依赖，其较高的安全性可防止数据不被克隆。对MAP进行分析研究，发现可利用该性能制定一个专属于DTMSN的密钥管理体制，这种体制管理方法较为便捷，且具备较高的安全性，可保证延迟容忍移动传感器网络传输数据的安全性。

3 结束语

综上所述，延迟容忍移动传感器网络在数据传输中存在一些问题，如相邻节点的连接探测方式不合理、传输数据路由延迟较高，且成功率较低、数据传输安全等不到保障等。这些问题严重制约着其数据传输工作的顺利开展，必须要解决这些问题，才能提高数据传输技术的质量。笔者提出，首先，可在互质周期的基础上，使异步节点进行连接探测，提高探测效率；其次，利用节点运动状态，感知下一时段内节点出现的位置和数据传输的概率；最后，可利用物理不可复制性能与节点的相互认证体系相结合，提高传输数据的安全性。笔者希望更多的专业人士能投入到该课题研究中，针对文中存在的不足，提出指正建议，为提高我国延迟容忍移动传感器网络数据传输技术做出重要的贡献。

参考文献

[1]许富龙，刘明，龚海刚. 延迟容忍传感器网络基于相对距离的数据传输[J].软件学报，2010（03）.

[2]杨奎武.延迟容忍移动传感器网络数据传输关键技术研究[D].北京邮电大学，2012.

[3]李文霁.延迟容忍移动传感器网络数据传输技术研究[D].北京邮电大学，2013.

[4]刘亚志.延迟容忍网中数据传输关键技术研究[D].北京邮电大学，2013.

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Abstract： Perturbation model by building privacy preserving data clustering using hidden logarithmic spiral perturbations of the original data， maintaining stable raw data neighborhood relationship， the effective maintenance of data availability clustering； further mention BP neural networkthe convergence speed. Data privacy， while maintaining the availability of the output results and can be effectively avoided.

关键词： BP神经网络；对数螺旋线；数据扰动；收敛速度

Key words： BP neural network；logarithmic spiral；data perturbation；convergence rate

中图分类号：TP392 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）02-0181-02

0 引言

人工神经网络的输入数据若能预先进行有效的数据处理，那么对隐藏层的数据处理可提供高效的数据，使得网络收敛速度得到较快改进，数据扰动不仅是解决了该问题，而且可以对原始数据中的隐私信息得到有效的保护。

1 对数螺线方程

对数螺旋线上的动点的与极坐标的极径始终保持定角β的轨迹，称为对数螺旋线（如图1所示），它的极坐标方程为：r=r0ekθ。

期中：r0、k为常数，k=ctgβ，r0为起始极径，θ为极角，r为极径。

在直角坐标系中其方程为：

x=r0ekθcosθ y=r0ekθsinθ

2 对数螺线特性

对数螺旋线具有良好的几何特性，主要表现在以下几方面：①在一条对数螺旋线上，每个点的螺旋角每处都相等，运动点的运动方向与极径之间的夹角β始终固定值，称该角度为对数螺旋线的螺旋角，即螺旋线上每点的螺旋角都相等。②螺旋线与它的等距曲线全等始终保持螺旋线的螺旋角都不会不变，改变它的起始极径r0，那么就会形成一系列的等距螺旋线族，它们是全等的螺旋线。③针对多维数据，若进行对数螺线扰动，始终不会改变数据集的数据附近之间的关系。④对数据集进行多重对数螺线扰动，不会改变数据集的数据邻域关系。⑤多重对数螺线扰动可以增强隐私保护的安全性。

综上所述，通过对数螺旋线对数据进行扰动，不会改变原始数据的基本特性。

3 对数螺旋线数据扰动方法

考虑将对数螺线的几何性质应用于微数据隐藏，借助对数螺线对数据点进行扰动，隐藏原始数据。具体思路如下：通过对数螺线的旋转和缩放使数据点落于对数螺线上，再使数据点沿螺线方向在螺线上移动，从而对原数据进行扰动保护，将这种扰动方法称之为对数螺线扰动。

设原始数据点为A，对数螺线扰动函数为F，扰动后数据点为A′，F×A表示运用函数F对数据点A进行扰动，则对数螺线扰动可以表示为F×AA′。

在二维平面上，给定一条对数螺线，对于平面上任意一点，若该点落在对数螺线上，则使该点顺着螺线的方向在螺线上移动；若该点不在螺线上，则使螺线绕其螺心旋转直至使该点落于螺线上，再使该点在螺线上沿螺线方向移动，将这种扰动方法称之为二维对数螺线扰动，如图2所示。

设点A（Ai，Aj）为二维平面上的任意一点，设对数螺心为O（x，y），对数螺线方程为r=aekθ，旋转扰动角度为Δθ，如图2所示，二维对数螺旋线扰动可分解为旋转和缩放两部分，点A先缩放至点A″，再围绕螺心旋转至点A′。

设θA为点A相对于对数螺线的极角，缩放参数k为扰动后的点A′与螺心的距离|A′|与扰动前的点A与螺心的距离｜OA｜的比，则

k=■=■=■=e■

其中r■、r■分别为点A、A′的极径。则扰动后点A′（A■■，A■■）的坐标为

A■■=k·rA·cosθ■+Δθ+x A■■=k·r■·cosθ■+Δθ+y

根据给定的参数，设二维螺旋线扰动函数为F（k，Δθ，O（x，y）），则二维对数螺旋线扰动可以表示为：

F（k，Δθ，O（x，y））×A（Ai，Aj）A′（A■■，A■■）

将多维数据集D中的多维属性随机划分成一组不相交的二维、三维投影子集，给定缩放参数k。对于二维投影子集，给定螺心O（x，y）和扰动角度Δθ，进行二维对数螺线扰动；对于三维投影子集，给定螺心O（x，y，z）、螺轴向量V（a，b，c）和扰动角度Δθ，进行三维对数螺线扰动，最后将原数据集替换为扰动后的数据集D′。对数据集D进行t次这样的对数螺线扰动，最终得到t重对数螺线扰动后的数据集D（T）。

4 人工神经网络样本质量对网络的影响

BP神经网络能够较好地解决I/O之间的映射关系的不明确问题，大部分的人工神经模式在模式识别问题中，其I/O的映射关系难于用解析的方法来求解，故神经网络很难适用来解决模式识别中的有关问题。BP神经网络的样本主要分为训练样本及测试样本，神经网络中样本的本身质量，在一定程度上影响着预网络的预测结果。首先，输入的训练样本及待预测样本平均值存在较大差异，神经网络的预测误差值，就会随着增长预测时间的训练不断增大。再次，如果训练误差会随训练样本及待预测样本均值的差异增大而逐渐增大。

所以把用于BP神经网络的训练样本和待预测样本先进行数据扰动，可以保证数据的安全性和可用性，先用对数螺旋线进行t重扰动，再进行BP神经网络的训练，最后用输入样本数据进行预测，实验证明使用扰动后的数据进行训练的网络比用原始数据归一化处理后训练的网络收敛速度快，且输出结果更加可靠。

5 实验与分析

BP人工神经网络的主要功能是能以任意精度逼近任意连续函数，几乎所有的模式识别及分类问题基本能看作从模式空间到类别空间的一个映射，故BP神经网络模式分类方法能用于解决任意复杂度的模式分类问题。BP神经网络泛化能力较强，若用少量的训练样本对网络进行训练后，那么BP神经网络对训练阶段，也能对没有遇到的新样本给出正确分类。神经网络的这种泛化性，是其它模式分类方法无法的。

使用传统的神经网络方法，可以较好的解决模式分类问题，但因为训练样本数量和分布不可能是理想的，若使用样本集训练分类器所得到的分类面始终与最优分类是存在差异，这就导致了人工神经网络的泛化能力。为了提高人工神经网络的泛化能力及收敛速度，有许多专家做了大量的工作，但由于这些研究主要是集中分析人工神经网络的参数和训练样本等对泛化能力的影响，对用新的方法提高网络的泛化能力及泛化能力的稳定性很少涉及[2]。

采用文献[1]中的例子，在MATLAB下用误差投影和局部投影算法，对RBF网络进行仿真实验，优化BP网络参数，预测某种水泥在凝固时放出的热量y（卡/克）与水泥中下列四种化学成分之间的关系，实验样本数据为表1中的数据。

其中，x1，x2，x3，x4的含意如下：x1：3CaO·Al2O3的成分（%）；x2：3CaO·SiO2的成分（%）；x3：4CaO·Al2O3·Fe2O3的成分（%）；x4：2CaO·SiO2的成分（%）。

用对数螺旋线进行t重扰动（取整），对表1的扰动后的输入如表2所示。

对BP网络训练后，对表2中的实际值进行预测，实验结果如表3。

6 结论

采用对数螺旋线对输入样本数据进行扰动，保持了数据的原始特性不变的情况下，加快了BP人工神经网络的收敛速度，精度得到了较大的提高，而且对数据中的隐私得到了有效的保护。经过MATLAB仿真实验，仿真结果见表3，从该表可以看出，与文献[2]的结果比较仿真精度得到了较大的提高，平均误差为-0.27，标准方差为0.7732。

参考文献：

[1]Kadirkamanathan V， Niranjan M. A function estimation approach to sequential learning with neural networks. Neural Computation，1993，5（4）：954-975.

[2]宋绍云等.人工神经网络中的样本对输出精度影响分析[J].河北：价值工程，2010-5-3.

[3]李江红等.RBF神经网络的一种新的学习算法[J].长沙：长沙电力学院学报（自然科学版），2000，15（1）：39-42.