神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用

◆邵惠東

神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用

◆邵惠東

（沈陽汽車工業學院 遼寧 110000）

計算機網絡在現代生活生產中無處不在，使用計算機網絡不僅符合當代信息化的發展需求，同時也使人們的工作效率提升了。但同時也有一些數據信息的存儲風險并存，計算機網絡的使用讓一些黑客找到了可以竊取網絡信息的渠道，不利于計算機安全性的提升。在計算機網絡安全評價中應用神經網絡，是解決計算機網絡安全的重要手段，本文具體分析了神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用效果以及應用意義。

神經網絡；計算機網絡安全；應用

0 前言

近年來，計算機不斷發展，我們生活周圍都離不開計算機的應用，但是在使用計算機的同時我們也要關注計算機帶來的安全隱患，為了凈化計算機網絡環境，國家相關部門必須加大力度對其進行管理，所以在計算機網絡安全評價體系中逐漸開始應用神經網絡，保障了計算機的網絡安全，使計算機的網絡安全評價更加真實、準確。

1 計算機網絡安全評價原則

計算機網絡安全評價原則有以下4個方面，下面做具體分析：

1.1準確性

準確性是計算機網絡安全評價的重要原則。具體來說，在設計評價指標以及實現具體評價方法的過程中，必須要準確地評估網絡安全性，使計算機的安全性可以最大程度的得到保障。

1.2完整性

完整性是計算機網絡安全評價的又一個重要原則，因為有很多因素都影響著計算機網絡安全性的指標，所以在評價計算機網絡安全的過程中，根據完整性原則，要對各個方面的指標都要全面的進行涉及，只有這次，才能科學合理的對計算機網絡安全進行評價。

1.3簡單性

計算機網絡系統有比較復雜的構成情況，有很多需要關注的指標影響著對計算機網絡的安全評估效率。為了簡化這種問題，可以在這些影響到安全評估效率的指標中選擇出具有代表性的指標，對其安全性進行評估，使安全評價過程簡單化。

1.4獨立性

降低安全評價效率的主要因素之一就是重復的安全評價，所以選擇代表性的指標非常重要。為了避免重復性，要保證選擇的指標里互相之間是獨立的，不具有關聯性，只有這樣，才可以使安全評估效率進一步提高。

2 神經網絡在計算機安全評價中的應用

2.1利用神經網絡建立計算機網絡安全評價體系

所有與計算機網絡安全隱患相關的體系都是計算機網絡安全評價體系，通過對神經網絡特點的利用，把計算機網絡安全評價體系建立起來，對計算機網絡中的潛在威脅進行全面防范。第一，進行安全評價指標的建立、健全。進行計算機網絡安全評價應當符合上述所說的幾點原則。在評價過程中，選取的評價對象要有很強的代表性，并且層次分明。第二，雖然不同對象的評價指標略有差異，但是也把這些評價指標統一標準，可以采取不同的取值，評價指標可以反映出對象對網絡安全的影響程度。第三，進行評價結果庫的建立。不同評價指標的特點不同，可以以此為依據建立完整的評價結果庫，評價結果可以依據安全級別進行劃分，可以分為安全、較安全、不安全、危險，并且把評價的級別做詳細說明，讓用戶可以清晰地了解計算機網絡安全評價結果和產生評價結果的原因。

2.2 BP神經網絡安全評價模型

神經網絡在計算機網絡的實際應用中，使用最為廣泛的就是BP（balkpropagation）神經網絡。通過不斷傳播訓練樣本信號，以最低誤差進行傳播是BP神經網絡主要運行模式。使其在實際使用過程中，能夠確保使用過程的安全性。BP神經網絡可以靈敏、快速、準確的識別分類與對象，從而可以高效快速地檢測診斷網絡安全中的隱患。但是BP神經網絡有較差的容錯率和魯棒性，在高速的安全監測中，對于精確度難以進行保障。同時由于網絡隱層節點的選取方式沒有統一的標準，BP神經網絡算法有較差的收斂性。利用BP神經網絡建立安全評價模型，首先要在輸入層設計中保障為了對評價指標功用進行滿足，要有足夠的神經元接數量。其次對于隱含層的設計主要采用單層結構，選取節點數量時要綜合考量網絡性能。最后對于輸入層要根據具體的安全評價結果進行設計，使安全評價的精確性得到提升。

2.3 AＲT神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用

談到網絡安全，人們首先想到的是病毒木馬侵害網絡，或者是一些黑客入侵竊取相關人員的信息，但是網絡安全不僅僅指的是這些，同時還有使用者進行的不安全操作也屬于網絡安全范疇。例如一些人通過網絡散播虛假消息、詆毀他人、進行人身攻擊、傳播不健康信息、非法傳播等對他人有不利影響的行為等。通過AＲT（AdaptiveＲesonaceTheory）神經網絡的應用，可以進行這方面的網絡安全評價。AＲT神經網絡可以判斷安全程度，判斷的依據是對字、圖像、語音、身份等信息進行識別以及搜索大量數據后找到固定模式然后進行相應的安全評價模型的建立。AＲT神經網絡的優點是有較強的穩定性，有明顯的聚類效果以及超強的對環境的適應能力，同時操作簡單。AＲT神經網絡的缺點是應用神經網絡進行判斷時需要有相關參數和模型的建立，同時還需要優化和學習相關網絡。無論如何，針對使用者傳播的信息數據，充分利用AＲT神經網絡對其監測，再和模型庫進行對比，然后判定使用者信息的安全程度，再進行處理，可以使網絡環境進行凈化，營造一個安全的網絡環境。

3 計算機網絡安全評價中應用神經網絡的意義

在計算機網絡安全評價中應用神經網絡，不僅使評價的準確性和可靠性得到提升，同時還使計算機網絡安全評價系統得到完善。

3.1提高計算機網絡安全評價系統適應性

神經網絡的適應性極強，盡管網絡不同，運行環境會有差異，但是神經網絡系統卻可以適應的很快，同時神經網絡的學習能力很強，可以自動化的調節所有數據，把數據誤差進行完善和調整，這樣就不會有較大的偏差出現。在運行計算機網絡時，神經網絡可以自動化的自我總結運行規律，對計算機網絡安全評價體系不斷完善，使其在評價過程中發揮自己的最大價值。

3.2提高計算機網絡安全評價系統的容錯性

人們在使用傳統的計算機網絡安全評價體系時，如果輸入的信息不完整，就可能受到干擾，無法發揮計算機網絡安排評價體系的作用。而在應用神經網絡之后，評價體系有了更強的容錯性，即使在使用計算機的過程中有很多不完整的信息輸入，神經網絡也會參考最初的節點，不會受到不相干信息干擾，做出錯誤的反應，這樣評價結果更加具有準確性。

3.3神經網絡實現在線應用

為了提高計算機網絡安全評價的速度，在進行網絡安全評價過程中，工作人員經常學習與訓練神經網絡，這樣在應用神經網絡時，就可以在人們輸入數據后立即有評價效果產生，提高工作效率。隨著技術的不斷發展，在線使用功能也順勢而出，給人們的使用帶來了很大的便利。

4 結論

綜上所述，在計算機網絡安全評價中應用BP神經網絡，使黑客以及病毒入侵的幾率降低，安全評價效率及準確度提高，網絡安全評價系統不斷完善，進一步使計算機網絡的安全性得到提高，優化了網絡環境，對各領域造成數據丟失等損失情況進行了規避，有利于我國計算機應用的快速發展。

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