25、图像分割与IP网络建模在网络安全研究中的应用

图像分割与IP网络建模在网络安全研究中的应用

图像分割相关内容

图像分割是减少图像或视频数据丢失的重要步骤，也是从视觉场景中提取信息的高效技术。在图像分割领域，涉及多种类型和技术。

在模型构建与测试方面，有明确的步骤：
1. 模型测试与评估 ：训练完模型后，需使用训练集之外的测试图像进行测试，如图9所示。测试后，可根据训练模型得到准确结果。
2. 预测结果 ：完成模型测试后，可得出模型的准确率，并将其作为期望输出打印出来。

其主要目标是基于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，且该架构取得了令人满意的结果。

IP网络建模用于网络攻击研究

随着技术发展，几乎所有设备都能联网，这使得它们易受网络攻击。为测试设备在网络攻击下的反应，构建隔离的实验网络很有必要。当无法构建物理实验网络时，IP网络建模平台成为解决之道。

研究目的与相关工作

本次研究旨在展示IP网络建模平台GNS3在网络攻击研究中的能力。此前已有相关工作：
- 有人用GNS3创建隔离虚拟实验室，用于监控和研究DoS攻击，使攻击与外界隔离，便于控制和学生实验。
- 也有人用GNS3模拟智能电网通信部分，研究网络攻击对其的影响。
- 还有人基于GNS3创建远程学习网络安全平台，供学生观察网络攻击过程、进行实验和管理网络安全。

平台、研究方法与工具

• 使用平台 ：GNS3平