实战环境下的网络空间安全人才培养

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"全国高校网安联赛(X-NUCA)总决赛-实战环境锤炼下网络空间安全人才培养新思路" 李舟军教授在演讲中探讨了网络空间安全人才培养的新思路,结合全国高校网安联赛的实际成果,提出了当前网络安全教育的两种主要模式——学院派和极客派,并分析了各自的特点和对人才培养的贡献。 一、网络安全人才培养和成长的两类模式 学院派(庙堂派)以方滨兴院士、王小云教授、冯登国研究员、宋晓东教授和蒋旭宪教授等为代表。这些专家通常拥有深厚的学术背景,从本科到硕士再到博士,他们在高校和研究机构任职,专注于教学和科研,产出大量学术成果,是学科建设的重要力量。学院派注重理论基础的培养,为网络安全领域输送了大量高素质的专业人才。 极客派(黑客派,江湖派)则包括像神奇小子(Geohot)、于旸(tombkeeper)、袁仁广(袁哥)、吴石等非传统路径进入网络安全领域的杰出人物。他们往往以独特的兴趣和天赋驱动,通过实际操作和破解活动崭露头角,对新技术和新威胁有着敏锐的洞察力。例如,Geohot凭借其天才般的破解能力,多次成功挑战苹果、索尼和谷歌的产品安全,而于旸则以其在网络安全领域的实战经验和对漏洞挖掘的独到见解闻名。 二、当今网络安全人才培养面临的新情况 随着网络空间的快速发展和安全威胁的不断升级,网络安全人才培养面临着新的挑战。首先,技术更新速度加快,要求人才具备快速学习和适应新技术的能力。其次,实战经验变得至关重要,理论知识与实践操作相结合才能应对复杂多变的安全威胁。再者,跨学科融合成为趋势,如数学、密码学、人工智能等领域的知识都需要融入网络安全教育。 三、我们的探索和举措 面对新情况,教育者和研究者正积极探索新的培养模式。一方面,加强校企合作,引入实战项目和竞赛,如X-NUCA全国高校网安联赛,让学生在实践中锻炼和提升技能。另一方面,推动课程体系改革,将最新的技术动态和案例研究纳入教学内容,培养学生的创新思维和问题解决能力。同时,鼓励多元化发展,尊重并支持那些非传统路径的网络安全人才,让他们在行业中发挥重要作用。 总结来说,网络安全人才培养需要兼顾理论与实践,学院派与极客派的融合是未来的一个发展趋势。通过教育改革和实践锻炼,可以培养出既懂理论又擅实战的网络空间安全专业人才,以应对日益严峻的网络安全挑战。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行