ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对校园网络信息安全传输实践中存在的信息传输速率低、丢包率高的问题，本文提出一种基于改进高级加密标准（ＡＥＳ）算法的校园网络信息安全传输方法。基于卷积神经网络的特征学习机制，对网络流量时空特征进行自动化提取与表征；在此基础上，设计集成动态混淆机制与混沌映射密钥扩展的改进ＡＥＳ算法，用于信息的加密和传输。实验结果表明：本方案在分布式拒绝服务（ＤＤｏＳ）攻击、中间人（ＭＩＴＭ）攻击等多种攻击场景下，传输速率稳定维持在３０００ｂｉｔ／ｓ以上，丢包率低于０��５％，展现出显著的性能优势，为构建高安全性、高可靠性的校园网络信息传输体系提供了有效的技术路径。
