深度学习和卷积神经网络已成为计算机视觉的主要工具。这些技术擅长使用监督学习从数据中学习复杂的表示。特别是，图像识别模型现在在受限设置下优于人类基线。然而，计算机视觉科学旨在构建可以看到的机器。这需要模型能够从图像和视频中提取比识别更丰富的信息。一般来说，将这些深度学习模型从识别应用到计算机视觉中的其他问题明显更具挑战性。
本论文针对多个核心计算机视觉问题提出了端到端的深度学习架构；场景理解、相机姿态估计、立体视觉和视频语义分割。我们的模型优于传统方法，并在许多具有挑战性的计算机视觉基准测试中取得了最新进展。然而，这些端到端模型通常是不可解释的，需要大量的训练数据。
构建防火墙。防火墙构建中需明确网络边界和服务，对该内容定义进行细化。与此同时，构建中还需完成防火墙访问授权、访问控制及安全审计内容，从而阻止外部非法入侵，提升对运营网络的监视效果；（2）设置包过滤路由器。路由器选取的过程中要选取包过滤路由器，通过该路由器对IP地址进行分组，依照路由器的表格算法对IP地址进行排列、分类和出口划分。除此之外，包过滤路由器中还设置安全防护功能，能够阻止部分通过路由器的分组；（3）构建双宿网关。双宿网关包含具有两个网络界面的主机，可以通过该网络界面达到系统的完善，对网络系统安全性进行提升。双宿网关运行过程中可以对信息进行判断，依照判断结果分析是否响应信息请求，将该信息传输到相应主机上；（4）过滤主机网关。过滤主机网关构建过程中需要对堡垒主机和INTERNET之间的过滤路由器和双宿网关进行合理把握，通过上述两部分实现过滤，将信息转发到外部网络。
3.4 加大计算机网络安全宣传。要对计算机网络安全内容进行明确，加大计算机网络系统应用的安全维护宣传，确保用户能够积极、主动参与到维护过程中，提升用户安全维护意识。要对用户进行简单的计算机网络系统应用的安全维护教育，提升用户安全维护技术水平，确保用户能够安全上网、绿色用网，降低用户计算机受到外部因素攻击的可能性，全面改善计算机网络系统应用的安全指标。
