基于多渠道融合的智能故障预测技术

近年来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于日志数据的智能故障预测方法逐渐受到关注。传统的基于日志数据的故障预测方法仅关注单一的需求属性，难以面向多维度预测需求进行适配调整。针对该问题，提出一种多渠道融合的智能故障预测模型Multi-Det，该模型采用机器学习和深度学习相融合的调度方式。通过特征提取和数据融合，面向用户不同属性需求进行系统模型适配，优化特定场景下的故障预测准确性和可靠性。为了验证Multi-Det的有效性，在公开数据集下对多个场景下的需求参数进行了实验对比，结果表明该方法能够有效适配不同故障预测需求，在特定场景下智能调整预测策略，为专业领域设备的维护和管理提供有力支持。     

基于聚类法改进JA3指纹识别的恶意加密流量识别

随着互联网的发展及政务、商务领域电子化的普及,基于信息安全和隐私保护的需求,以及人们的信息安全意识日益提高。现阶段,数据的传输和通信大量采用加密技术,使加密流量呈爆发式增长。加密流量在保护个人数据安全的同时也让恶意流量的传播变得更加隐蔽,恶意加密流量检测已经成为信息安全领域的一个重要研究方向。基于此,提出一种基于JA3指纹识别技术的恶意加密流量识别方法,在传统JA3技术的基础上通过聚类法识别恶意流量,不经过解密即可对加密流量进行识别。