25、图像分割与IP网络建模平台在网络攻击研究中的应用

图像分割与IP网络建模平台在网络攻击研究中的应用

1. 图像分割相关内容

图像分割是减少图像或视频中数据丢失可能性的重要步骤，也是从视觉场景中提取信息的高效技术。其研究主要聚焦于基于Mask R - CNN图像分割技术和名为“名人数据集”的自有数据集对图像中的遮挡区域进行分类。

1.1 模型测试与评估

• 模型测试 ：在完成模型训练后，需使用训练数据之外的测试图像对模型进行测试。通过这种方式，能够基于训练好的模型得到准确的结果。
• 预测结果 ：模型测试完成后，可以得到模型的准确率，并将其作为期望的输出。

2. IP网络建模平台在网络攻击研究中的应用

随着技术的发展，几乎所有设备都可连接到互联网进行远程控制或监控，但这也使它们容易成为网络攻击的目标。因此，在实际应用前对设备进行网络攻击测试是很有必要的，这可以帮助我们观察设备在遭受攻击时的反应。

2.1 研究背景与目的

由于将设备连接到现有IP网络进行攻击测试不可行且被严格禁止，使用IP网络建模平台成为解决这一问题的有效途径。本研究旨在展示GNS3平台在网络攻击研究中的能力，通过创建包含IP电话交换机、用户和攻击机的IP网络模型，对电话交换机进行DoS攻击，并对网络流量进行特征分析，以验证不同DoS攻击下交换机的反应。

2.2 相关工作

• 有研究提出使用GNS3平台创建隔离的虚拟实验室来监控和研究DoS攻击，使攻击与外界隔离，便于控制和学生进行实验。
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