电子应用系统设计论文「论文集锦」当人工智能走进生活——《电子技术应用》优秀论文集锦|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

「论文集锦」当人工智能走进生活——《电子技术应用》优秀论文集锦

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能之父 John McCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

人工智能历史

1940-1950：一帮来自数学，心理学，工程学，经济学和政治学领域的科学家在一起讨论人工智能的可能性，当时已经研究出了人脑的工作原理是神经元电脉冲工作。

1950-1956：伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇具有里程碑意义的论文，其中他预见了创造思考机器的可能性。重要事件：曼彻斯特大学的Christopher Strachey使用Ferranti Mark 1 机器写了一个跳棋程序， Dietrich Prinz写了一个国际象棋程序。

1956：达特茅斯会议，人工智能诞生。约翰麦卡锡创造了人工智能一词并且演示了卡内基梅隆大学首个人工智能程序。

1956-1974：推理研究，主要使用推理算法，应用在棋类等游戏中。自然语言研究，目的是让计算机能够理解人的语言。日本，早稻田大学于1967年启动了WABOT项目，并于1972年完成了世界上第一个全尺寸智能人形机器人 WABOT-1 。

1974-1980：由于当时的计算机技术限制，很多研究迟迟不能得到预期的成就，这时候AI处于研究低潮。

1980-1987：在20世纪80年代，世界各地的企业采用了一种称为“ 专家系统 ” 的人工智能程序，知识表达系统成为主流人工智能研究的焦点。在同一年，日本政府通过其第五代计算机项目积极资助人工智能。1982年，物理学家John Hopfield发明了一种神经网络可以以全新的方式学习和处理信息。

1987-1993：第二次AI研究低潮。

1993-2011 ：出现了智能代理，它是感知周围环境，并采取最大限度提高成功的机会的系统。这个时期自然语言理解和翻译，数据挖掘，Web爬虫出现了较大的发展。里程碑的事件：1997年深蓝击败了当时的世界象棋冠军Garry Kasparov。2005年，斯坦福大学的机器人在一条没有走过的沙漠小路上自动驾驶131英里。

2011年至今：在深度学习，大数据和强人工智能的发展迅速。

小编整理了《电子技术应用》近年刊登的与人工智能相关的最新研究成果及其应用实例，欢迎相关领域研究者参考借鉴！

1.基于深度学习的美国媒体“一带一路”舆情的情感分析

摘要： 分析美国主流新闻媒体针对“一带一路”倡议的关注热点，研究相关舆情的情感倾向。用网络爬虫自动采集相关新闻，筛选高频词获得媒体关注热点。提出一种自动摘要-卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的集成式模型进行文档级情感分析。该模型首先提取摘要去除原始文档中非重要数据的干扰，再利用卷积神经网络进行句子级情感分析，通过基于语义指向的方法获得文档级的情感分数，并对情感波动异常文章二次分析。在真实数据上的对比实验表明，自动摘要-CNN的集成式文档级情感分析模型在情感分析方面优于单一CNN的方法。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000094112

中文引用格式： 王洁，乔艺璇，彭岩，等. 基于深度学习的美国媒体“一带一路”舆情的情感分析[J].电子技术应用，2018，44(11)：102-106，110.

英文引用格式： Wang Jie，Qiao Yixuan，Peng Yan，et al. Sentiment analysis about “One Belt, One Road” public opinion of American media based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(11)：102-106，110.

2.基于深度学习的人体行为识别算法

摘要： 为改善人体行为识别任务中准确率低的问题，提出了一种基于批归一化的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆(LSTM)神经网络结合的神经网络。CNN部分引入批归一化思想，将输入网络的训练样本进行小批量归一化处理，经过全连接之后，送入长短期记忆神经网络中。该算法采用时空双流网络模型结构，视频数据的RGB图像作为空间流网络输入，光流场图像作为时间流网络输入，再将时空双流网络各自得到的识别结果进行加权融合得到最终的行为识别结果。实验结果表明，本文设计的时空双流神经网络算法在人体行为识别任务上具有较高的识别准确率。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091469

中文引用格式： 黄友文，万超伦. 基于深度学习的人体行为识别算法[J].电子技术应用，2018，44(10)：1-5，10.

英文引用格式： Huang Youwen，Wan Chaolun. Human behavior recognition algorithm based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：1-5，10.

3.基于TensorFlow深度学习手写体数字识别及应用

摘要： 手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异，现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用，首先建立TensorFlow深度学习框架，并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)模型结构，再对手写体数据集MNIST的60 000个样本进行深度学习，然后进行10 000个样本的测试对比，最后移植最优模型到Android平台进行应用。实测数据验证，相对于传统的Softmax模型，基于TensorFlow深度学习CNN模型识别率高达99.17%，提升了7.6%，为人工智能识别系统的发展提供了一定的科研价值。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091470

中文引用格式： 黄睿，陆许明，邬依林. 基于TensorFlow深度学习手写体数字识别及应用[J].电子技术应用，2018，44(10)：6-10.

英文引用格式： Huang Rui，Lu Xuming，Wu Yilin. Handwriting digital recognition and application based on TensorFlow deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：6-10.

4.基于深度学习的实时识别硬件系统框架设计

摘要： 设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架。该系统框架使用Keras完成卷积神经网络模型的训练并提取出网络的参数，利用ZYNQ器件的FPGA+ARM软硬件协同的方式，使用ARM完成对实时图像数据的采集、预处理及显示，通过FPGA实现卷积神经网络的硬化并对图像进行识别，再将识别结果发送至上位机进行实时显示。系统框架采用MNIST和Fashion MNIST数据集作为网络模型硬化试验样本，实验结果表明，在一般场景下该系统框架能够实时、准确地完成图像数据的获取、显示及识别，并且具有可移植性高、处理速度快、功耗低的特点。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091553

中文引用格式： 王昆，周骅. 基于深度学习的实时识别硬件系统框架设计[J].电子技术应用，2018，44(10)：11-14.

英文引用格式： Wang Kun，Zhou Hua. Design of real-time recognition hardware system framework based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：11-14.

5.基于胶囊网络的指静脉识别研究

摘要： 针对卷积神经网络(CNN)中空间上的指静脉信息丢失的问题，提出了一种基于胶囊网络(Capsule Network，CapsNets)的指静脉识别算法。CapsNets在整个学习过程中以“胶囊”的形式从底层传递至高层，如此以向量的形式封装指静脉的多维特征，特征会在网络中被保存，而不是丢失后进行恢复。采用60 000张图像作为训练集，10 000张图为测试集，通过对图像增强、裁剪后进行网络学习。通过实验表明，CapsNets的网络结构特征相比CNN在处理脊线区域时效果更加明显，对比VGG精确度增加了13.6%，loss值也收敛到0.01。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091554

中文引用格式： 余成波，熊递恩. 于胶囊网络的指静脉识别研究[J].电子技术应用，2018，44(10)：15-18.

英文引用格式： Yu Chengbo，Xiong Dien. Research on finger vein recognition based on capsule network[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：15-18.

6.基于卷积神经网络的图像着色

摘要： 图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色，它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络，结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中，支线使用卷积神经网络SE-Inception-ResNet-v2作为高水平的特征提取器，提取图像的全局信息，同时在网络中使用PoLU(Power Linear Unit)函数替代线性整流函数(ReLU)。实验结果证明此着色网络模型能够对灰度图像进行有效的着色。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091637

中文引用格式： 徐中辉，吕维帅. 基于卷积神经网络的图像着色[J].电子技术应用，2018，44(10)：19-22.

英文引用格式： Xu Zhonghui，Lv Weishuai. Image coloring based on convolution neural network[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：19-22.

7.深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现

摘要： 针对目前深度学习中的卷积神经网络（CNN）在CPU平台下训练速度慢、耗时长的问题，采用现场可编程门阵列（FPGA）硬件平台设计并实现了一种深度卷积神经网络系统。该系统采用修正线性单元（ReLU）作为特征输出的激活函数并使用Softmax函数作为输出分类器。利用流水线技术并针对每一层的特征运算进行了并行处理，从而能够在1个系统时钟周期内完成整个CNN中的295次卷积运算。系统最后采用MNIST数据集作为实验样本，实验结果表明，在50 MHz的工作频率下，FPGA的训练用时相较于通用CPU的训练用时提升了8.7倍，经过2 000次迭代后系统识别的准确率为92.42%。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000082399

中文引用格式： 王昆，周骅. 深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现[J].电子技术应用，2018，44(5)：56-59.

英文引用格式： Wang Kun，Zhou Hua. System design and hardware realization of convolution neural network system in deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(5)：56-59.

8.基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计

摘要： 穴位的位置是否找准会直接影响治疗效果，因此设计了一种基于粒子群算法优化神经网络（PSO-BP）的穴位相对坐标预测模型，然后与ARM结合构成一个可以用于人体穴位定位的系统。首先采用PC进行MATLAB仿真训练学习，然后将最优权值及阈值保存下来并简化算法嵌入ARM内，将在线预测转变为离线过程。实验结果表明：经粒子群优化过的BP神经网络有效地改善了局部极值缺陷，可应用于定位端预测穴位的位置，并在LCD中显示穴位相关信息，控制端收到位置数据后可执行电机上的运动操作。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000090355

中文引用格式： 杨向萍，吴玉丹. 基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计[J].电子技术应用，2018，44(9)：75-78.

英文引用格式： Yang Xiangping，Wu Yudan. Acupoint positioning system based on PSO-BP neural network[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(9)：75-78.

9.基于深度学习的烟雾识别研究

摘要： 基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测，通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像，并结合PCA降维算法和Inception Resnet v2网络模型在TensorFlow平台下进行烟雾特征的训练识别。该算法实现了较大范围的火灾实时检测报警，经过实验证明整个检测过程准确地识别了视频流中的烟雾区域，相比于传统烟雾识别方法具有更高的准确率和自适应性，为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000092836

中文引用格式： 王涛，宫宁生，蒋贵祥. 基于深度学习的烟雾识别研究[J].电子技术应用，2018，44(10)：131-135.

英文引用格式： Wang Tao，Gong Ningsheng，Jiang Guixiang. Smoke recognition based on the depth learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：131-135.

10.基于深度学习的胸部X光影像分析系统

摘要： 提出一种应用嵌入式技术和深度学习技术实现对胸部X光影像分析的设计方案。采用NIVIDIA公司生产的Jetson TX2作为核心板，配备以太网模块、WiFi模块等功能模块搭建该分析系统的硬件平台。在GPU服务器上利用MobileNets卷积神经网络对标注的胸部X光影像数据集进行训练，将训练好的神经网络模型移植到Jetson TX2核心板，在嵌入式平台下完成对胸腔积液、浸润、肺气肿、气胸以及肺不张症状的检测。利用美国国立卫生研究院提供的胸部X光影像数据进行测试，通过实验证明，该方法在识别准确率上优于其他的检测方法，同时识别所需时间比其他方法短。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000093435

中文引用格式： 周进凡，张荣芬，马治楠，等. 基于深度学习的胸部X光影像分析系统[J].电子技术应用，2018，44(11)：29-32.

英文引用格式： Zhou Jinfan，Zhang Rongfen，Ma Zhinan，et al. Chest X-ray image analysis system based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(11)：29-32.

11.基于深度学习的图像分类方法

摘要： 提出了一种用于图像分类的卷积神经网络，将不同池化方式对图像分类的影响进行了分析对比，采用重叠池化和dropout技术，较好地解决过拟合问题。与传统神经网络相比，该方法在CIFAR-10数据集上获得了较好的结果，在测试集上准确率比训练集上准确率高9%左右。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000084504

中文引用格式： 许少尉，陈思宇. 基于深度学习的图像分类方法[J].电子技术应用，2018，44(6)：116-119.

英文引用格式： Xu Shaowei，Chen Siyu. Image classification method based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(6)：116-119.

12.基于机器视觉的智能导盲眼镜设计

摘要： 提出一种基于机器视觉的智能导盲眼镜系统的设计方案。采用三星公司Cortex-A8架构的 S5PV210作为中央处理器，搭载Linux系统，配备双目采集、GPS定位、语音播报、GSM短信、语音通话、无线传输六大核心功能模块搭建智能导盲眼镜系统的硬件平台，结合深度学习算法在远程云服务器上完成了对目标场景的智能识别，最后以语音的形式实时对盲人的行走作出准确引导。系统测试结果表明，该智能导盲眼镜系统在测试环境下不仅能对盲人出行正确导航，还具有一定的目标识别能力，能帮助盲人进行简易物品归类。该系统还兼有GPS定位、语音通话、GSM短信等多项辅助功能。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000064090

中文引用格式： 何腾鹏，张荣芬，刘超，等. 基于机器视觉的智能导盲眼镜设计[J].电子技术应用，2017，43(4)：58-61.

英文引用格式： He Tengpeng，Zhang Rongfen，Liu Chao，et al. Design of smart seeing glasses based on machine vision[J].Application of Electronic Technique，2017，43(4)：58-61.

13.基于深度学习的无人机识别算法研究

摘要： 无人机的广泛运用，在给人们带来便利的同时，也引发了不良影响。比如，无人机飞入禁飞区引发安全问题，由于不正当的使用侵犯公民的隐私等，因此需要构建一个无人机警察系统，对无人机实施监控，遏制乱飞现象。采用传统的识别方法，灵活性不足，精度也不够高。为此提出一种基于深度学习的无人机识别算法，通过训练一个基于卷积神经网络（CNNs）的学习网络，得出一个高效的识别模型，实现无人机和非无人机间的分类。模型的测试结果表明，该方法具有较高的识别率。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000068878

中文引用格式： 蒋兆军，成孝刚，彭雅琴，等. 基于深度学习的无人机识别算法研究[J].电子技术应用，2017，43(7)：84-87.

英文引用格式： Jiang Zhaojun，Cheng Xiaogang，Peng Yaqin，et al. A novel UAV recognition algorithm based on deep learning approach[J].Application of Electronic Technique，2017，43(7)：84-87.

14.基于视觉引导的SCARA机器人自动装配系统

摘要： 现有生产线工业机器人抓取点固定，工件只能以固定的姿态提前摆放在固定的位置，这种装配模式很难满足复杂的工业生产要求且效率低下。设计了基于视觉引导的机器人装配系统改进原有系统。设计了机器视觉系统，实现了工件的快速识别、定位以及姿态确定功能；设计了抓放系统，实现了工件的精确抓取和安装功能；采用Visual Studio的MFC开发，实现图像处理算法，并利用Socket通信将坐标和姿态数据发送给机器人。通过实验验证本系统具有良好的稳定性和快速性，可以满足生产的要求，大幅提高生产效率。

全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000065381

中文引用格式： 党宏社，候金良，强华，等. 基于视觉引导的SCARA机器人自动装配系统[J].电子技术应用，2017，43(5)：21-24.

英文引用格式： Dang Hongshe，Hou Jinliang，Qiang Hua，et al. SCARA automatic assembly system based on vision guided[J].Application of Electronic Technique，2017，43(5)：21-24.

计算机软考网络规划师论文一篇——论网络系统的安全设计

网络的安全性及其实施办法是网络规划中的关键任务之一，为了保障网络的安全性和信息的安全性，各种网络安全技术和安全产品得到了广泛应用。

请围绕“网络系统的安全设计”为论题，依次对以下三个方面进行论述。

1. 简述你参与的网络系统的安全设计与实施情况，以及你在项目中所担任的主要工作。

2. 详细论述你采用的保障网络安全和信息安全的技术和方法，并说明系统关于等级保护要求的具体实施，项目中所采用的软件、硬件产品安全以及管理措施的综合解决方案。

3. 分析和评估你所采用的网络安全措施的效果及其特色，以及相关的改进措施。

摘要：

本文讨论了网络系统的安全设计。2020年6月，我作为XX公司的信息技术部负责人，全程参与了公司网络系统安全改造项目的规划设计、工程招标、项目实施和测试验收，该项目投资500万元，项目工期12个月。我们主要从物理安全、网络安全、主机安全、应用安全和管理安全5个方面进行了安全升级改造。具体的升级与改造措施包括核心机房的搬迁及环境改善，网络设备升级及冗余配置，网络设备用户安全认证及安全加固，主机密码复杂性设置及漏洞修复，严格用户权限管控，安全管理部门建设，规范制度的建设及人员的配备和培训等。项目完成后，公司网络的稳定性和安全性得到极大的提升。但是受资金限制，项目中还存在一些不足，如主机分布分散，管理难度大，IPS存在单点故障，没有定期聘请外部机构进行渗透测试等。

正文：

2020年6月至2021年5月，我作为某公司信息技术部负责人，参与了公司网络系统安全改造项目的规划设计、工程招标、项目实施和验收测试，以及后期运维工作。该项目投资500万元，项目工期12个月。

我公司的主要业务是清洁能源供暖设备的研发制作。经某省外事办和某省住建厅批复，将依托我公司建设一个集清洁能源装备的研发设计和生产制造为一体的清洁能源特色小镇。小镇占地面积8.5万平方公里，涵盖研发、制造、工艺和采购等上下游产业。随着政策的不断深入和用户规模的不断扩大，原有网络设计中的缺陷逐渐显现出来，原网络的网速越来越慢，各种安全问题层出不穷。根据上级部门要求和公司实际需求，我们联合第三方测评机构组成测评小组，对我公司的网络安全现状进行了安全定级与测评工作。其中，公司内部使用的ERP、MES、CRM等系统被定级为二级系统，供热管理系统和供热运行监控系统被定级为三级系统。针对等保测评公司给出的测评结果，我们从物理安全、网络安全、主机安全、应用安全和管理安全等5个方面进行了安全升级与改造，具体措施如下：

1.物理安全加固与改造

网络改造前，由于单位早期对信息化的不重视和办公空间的紧张，信息机房被安排在地下一层。机房内潮湿、渗水、空气不流通、鼠患严重，存在极大的安全隐患。本次整改，我们严格依据等保、《电子信息机房设计规范》等政策和规范的要求，在新建的办公楼二楼建设了机房。

机房安装了防盗门窗和防雨护窗，设置了电子门禁和监控系统，机房内配备了气体自动灭火系统，布设了烟感、水浸等探测设备。制冷方面，我们采用了精密空调下送风、上回风的方式，并且加砖了新风系统，保证机房内空气的清洁。电力供应方面，机房采用了双回路供电，同时配备了UPS不间断电源。

2.网络安全整改、实施用户认证、优化地址分配

网络改造前，网络中的大部分设备都是不可管理的傻瓜式设备，仅有的几台可通过Web界面进行简单管理的设备也是默认的用户名和空密码，密码没有修改过。原有网络被简单地划分了几段，IP地址自动获取方式，但可分配的IP地址几乎已经消耗殆尽。单点设备到处都有，没有冗余，且终端设备接入网络没有任何限制。

对此，我们对网络的拓扑结构进行了重新规划，按照层次化的原则划分为核心层、汇聚层和接入层三部分。核心层我们采用2台华为的CE12800系列交换机，利用华为特有的CSS技术将2台物理交换机虚拟成1台逻辑交换机，实现了核心层设备的高可用性。汇聚层按每2台华为S7700交换机为1组，用VRRP技术将2台设备虚拟成1台逻辑设备。接入层则采用华为S5730全千兆交换机，万兆上联，实现终端用户的高速接入。汇聚到核心，接入到汇聚的链路全部采用链路聚合技术实现链路的负载均衡及高可用性。为了加强网络设备安全管理，我们修改了设备默认的管理员用户，搭建了AAA服务器实现对设备管理的认证和授权控制。

基于Portal和RADIUS技术，我们实现了针对无线和有线用户的安全接入。对于内部员工的有线和无线的接入方式为用户名加密认证；访客访问无线网络则采用手机验证码的方式接入，这种方式均可以实现追朔和审计。我们还对全网IP地址进行了重新规划，以10.X.0.0/16地址段进行总的IP地址分配，结合掩码进行细化的IP地址段划分。在网络的边界，部署华为USG6600防火墙，通过精细化的策略实现内外网的控制。在网络内部部署IPS设备，并实现与边界防火墙的联动。

3.主机密码加固、病毒查杀及漏洞修复

网络改造前，公司计算机设备既有组装机也有联想、DELL等品牌机：操作系统也是各种类型，XP、Win7、Win10等操作系统都有。计算机存在大量的空密码、弱密码等现象，甚至是明文密码粘贴在显示器上的情况也随处可见：没有强制要求计算机系统安装杀毒软件。计算机系统的各类漏洞长期不进行修复。针对这些问题，我们首先统计区分了各种品牌和年代的主机，实施合理利用，分批淘汰的策略。我们对每台未淘汰的主机都设置了密码复杂性策略，加装了360企业版的杀毒软件和漏洞修复工具，定期统一更新病毒库和系统补丁。

4.应用系统口令加固及权限管控

网络改造前，公司运行的应用系统存在各类安全隐患。我们之前应用系统的购置比较随意，缺乏管理，许多较早的应用系统也早已找不到供应商。在应用系统管理与维护中也存在空口令、弱口令和到处张贴明文口令的现象。

针对这些问题，我们对公司现有的应用进行了较为彻底的梳理。针对用户的认证问题，我们引入了宁盾的双因素认证机制。在使用用户名和密码认证的基础上增加了手机动态密码验证，两种认证同时成功才能登录系统。对于可以找到服务商的应用系统，我们签订了应用系统更新升级服务，对于年代久远且使用较少的系统，我们配置较为严格的访问控制策略，尽可能地规避可能存在地风险。同时，我们对应用系统内各用户地权限进行了梳理，基于“权限最小化”的原则，对于系统内置的超级管理员角色，借助第三方工具对其权限进行了弱化。为了避免信息泄露，我们采用网络版的数据加密软件，审批并解密所有外发或带出公司的数据。

5.加强安全管理

俗话说，网络安全“三分靠技术，七分靠管理”。再好的安全技术和安全产品，如果没有实施有效的管理，都将是摆设。为此，通过与公司高层讨论，我们成立了专门的网络安全领导小组，并由公司一把手挂帅。为提高全员网络安全意识，我们进行了全员的网络安全意识培训，并协同危管部门编制了网络安全管理制度和相关的考核措施。针对网络安全运维人员，我们组织了不定期的技能提升培训和竞赛活动。

经过各方不懈地努力，项目成功完成并通过验收。项目完成后，公司网络速度和稳定性得到明显提升，各种网络安全问题明显减少，得到了公司领导、同事们和上级部门的一致好评。项目之所以能够取得成功，一方面得益于甲乙双方密切的配合、充分的调研和规范的项目管理；另一方面得益于我们充分认识到网络中可能存在的安全问题并采取了必要的防范措施。项目虽然取得了成功，但是由于资金限制，项目还存在一些不足，如主机安全管理方面，现在的主机仍然比较分散，管理难度较大，后期计划采用虚拟桌面的方式进行管理；没有引入外部的机构进行定期地安全测试等。我会在后期地工作中不断学习，提升自己的网络安全规划设计能力。