基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價研究論文

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò)模型之一，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一套安全、可靠的計算機安全評價體系，對網(wǎng)絡(luò)安全有一定的保障作用。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地應用于計算機網(wǎng)絡(luò)，有利于降低網(wǎng)絡(luò)安全風險。文章對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機網(wǎng)絡(luò)安全進行了概述，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建可靠的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系，闡述了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價系統(tǒng)應用意義，彌補傳統(tǒng)計算機網(wǎng)絡(luò)安全中存在的諸多問題及不足。

　　計算機網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和技術(shù)的廣泛應用給人們的生產(chǎn)生活提供了便利，但同時，也帶來了一些不容忽視的安全隱患。近年來，影響計算機安全的因素很多，例如犯罪團伙利用網(wǎng)絡(luò)等高科技進行犯罪的案例屢見不鮮。對此進行嚴格防范，更好地促進計算機和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要對計算機網(wǎng)絡(luò)安全進行評價，建立安全、有效的計算機網(wǎng)絡(luò)評價系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)安全評價體系可以對整個計算機網(wǎng)絡(luò)進行評估和分析，完善評價體系，使系統(tǒng)更準確、可靠，其中使用率最高的則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述

　　1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡介

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被稱為鏈接模型，它效仿了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而建立，它以人腦的信息處理方式為基礎(chǔ)，采用建立數(shù)學模型的方式研究大腦行為結(jié)構(gòu)和生物神經(jīng)元基本特征，世界上第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由數(shù)學家和生物學家共同提出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復雜多變，它是由神經(jīng)元內(nèi)部通過大量節(jié)點進行相互連接形成的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中每個神經(jīng)元都可處理信息，從而達到處理海量信息的規(guī)模。隨后，計算機學家在原有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上增加了學習機制，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應用在工程中，設(shè)計出了感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我國的計算機學家和數(shù)學家通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析，展開長期的研究工作，掌握了模型的實質(zhì)，研究表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適合應用在不同的研究領(lǐng)域。

　　1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一項人工智能系統(tǒng)，是通過生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理建立而來，它的應用具有全方位的優(yōu)越性能。計算機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)還可實現(xiàn)預測功能，此功能為聯(lián)想模式的升級版，主要運用于市場和企業(yè)中，例如股票等證券市場，預測功能可對股市證券和企業(yè)的未來效益進行預測分析，基于計算機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為市場和企業(yè)的發(fā)展提供了強有力的支持。正是有這些優(yōu)越性能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價過程中，才能發(fā)揮出最大的價值。

　　2 計算機網(wǎng)絡(luò)安全概述

　　2.1 計算機網(wǎng)絡(luò)安全的簡介

　　計算機網(wǎng)絡(luò)安全是指在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，采用先進的科學技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)管理控制措施來保證計算機資料能得以安全及完整的保護。計算機網(wǎng)絡(luò)安全由邏輯安全和物理安全兩大重要部分組成：第一，計算機的邏輯安全是指其中信息數(shù)據(jù)的保密性、完整性及可用性方面的內(nèi)容;第二，物理安全包括了系統(tǒng)中的組網(wǎng)硬件和相關(guān)軟件等方面內(nèi)容，其具有可控性及可審查性等特點。在當今的計算機網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，安全問題是關(guān)鍵，由于網(wǎng)絡(luò)的開放自由性導致信息在傳播過程中會受到硬件漏洞或者通訊協(xié)議方面的攻擊，這不僅給本地用戶帶來威脅，對國際網(wǎng)絡(luò)市場也是一種挑戰(zhàn)。

　　2.2 計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系的建立

　　計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系的建立是對網(wǎng)絡(luò)安全評價的一個強有力保障，該體系能全面、科學、客觀的體現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)中存在的不安全因素并且給出相對應的解決措施，所以應該根據(jù)多種綜合因素設(shè)立評價體系中的評價指標，從而準確地反映評價信息，計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價系統(tǒng)的構(gòu)建原則是：第一，可行性。在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系構(gòu)建過程中，結(jié)合實際的測評條件，因地制宜，才能有效的進行測評和操作。第二，準確性。在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系的構(gòu)建過程中，應當對網(wǎng)絡(luò)安全的技術(shù)水平進行真實的體現(xiàn)，及時且準確的對安全信息進行監(jiān)測分析再反饋到計算機網(wǎng)絡(luò)中，使技術(shù)人員及時有效的解決產(chǎn)生的問題。第三，完備性。建立的安全評價體系，需確保所選指標對網(wǎng)絡(luò)安全基本特征有全面的反映，進而提高評價結(jié)果的真實可靠性。第四，簡要性。在選取評價指標的過程中，要選取具有代表性的，保證結(jié)果準確可靠從而降低工作量。第五，獨立性。計算機網(wǎng)絡(luò)是一個復雜多變的系統(tǒng)，在選取各項評價指標時，要避免出現(xiàn)重復選擇的情況，減少指標間的關(guān)聯(lián)度，從而客觀準確的將計算機網(wǎng)絡(luò)安全運行狀態(tài)展現(xiàn)出來。計算機安全網(wǎng)絡(luò)存在一定風險性，在安全保護上也存在難度，遵守以上原則，在實際工作應用中，提高計算機網(wǎng)絡(luò)的工作質(zhì)量和效率。

　　3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價系統(tǒng)

　　在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，使用最為廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它采用最速下降法進行反向傳播，調(diào)整相關(guān)數(shù)值，將誤差降至最低。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還通過誤差逆?zhèn)鞑ニ惴�，訓練前饋多層網(wǎng)絡(luò)。其算法簡單，容易實現(xiàn)，具有非線性逼近能力。本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為研究對象，對計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價進行分析。

　　3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價模型設(shè)計

　　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價模型，由3個部分組成，分別是輸入層、隱含層和輸出層：(1)輸入層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計的過程中規(guī)定輸入層神經(jīng)元節(jié)點的數(shù)量，與計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價指標數(shù)量必須一致，所以對模型輸入層中神經(jīng)元節(jié)點的數(shù)量確定需由二級指標的數(shù)量完成。例如，在安全評價體系中設(shè)計了10個二級指標，在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價模型中輸入層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)量也必須是10個。(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在設(shè)計的過程中，采用單向隱含層，如果隱含層中的節(jié)點數(shù)過多會延長神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習時間，如果隱含層節(jié)點數(shù)的數(shù)量過少則會降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯能力。所以隱含層中的節(jié)點數(shù)量對網(wǎng)絡(luò)性能有較大的影響。(3)輸出層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸出層的設(shè)計工作即反映網(wǎng)絡(luò)安全評價結(jié)果，依據(jù)輸入層的評價設(shè)計，將輸出層的節(jié)點數(shù)設(shè)為2個，則(1，1)的輸出結(jié)果表示非常安全，(1，0)的輸出結(jié)果基本安全，(0，1)的輸出結(jié)果表示不安全，(0，0)的輸出結(jié)果表示非常不安全。

　　3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價模型學習

　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價模型中需完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習，也就表示其在模型構(gòu)建前需進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練工作，這使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有初始連接權(quán)，在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習后，減少誤差值，保證安全評價結(jié)果和使用者期望值達成一致。

　　3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價模型驗證

　　為確保計算機網(wǎng)絡(luò)安全模型的應用效能，在完成設(shè)計與學習工作后，對其進行驗證，首先選取樣本數(shù)據(jù)，再將樣本數(shù)據(jù)輸入到模型中，通過模型內(nèi)部檢驗分析，完成評價功能的應用，如果輸出的安全評價結(jié)果與期望值達成一致，則說明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價模型具有準確性，可以使用。

　　4 結(jié)語

　　隨著社會的發(fā)展，科學的進步，越來越多的先進信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得以應用，計算機網(wǎng)絡(luò)是一個復雜的系統(tǒng)，其中存在一定的風險性，計算機網(wǎng)絡(luò)的安全問題是目前亟待解決的關(guān)鍵問題。在當前社會，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)廣泛應用于各大領(lǐng)域，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與計算機網(wǎng)絡(luò)安全相結(jié)合，遵守可行性、準確性、完備性、簡要性、獨立性原則，構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)安全評價體系。有利于對計算機安全管理奠定基礎(chǔ)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系能使評價結(jié)果更具真實性和可靠性，但目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)并不十分成熟，根據(jù)其應用特點，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與其他技術(shù)相融合的發(fā)展問題，仍值得廣大學者深入研究。通過本文的分析與研究，認識到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及特點，針對其功能的優(yōu)越性，加大對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重視，提高安全評價體系對環(huán)境的適應力，提升體系的容錯性，實現(xiàn)在線應用模式，促進其在計算機網(wǎng)絡(luò)安全中的進一步完善和發(fā)展，為計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價提供保障，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價中發(fā)揮更大的作用。

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