網絡安全評價中神經網絡的實踐應用

時間：2022-10-26 06:06:44 信息安全畢業(yè)論文我要投稿

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網絡安全評價中神經網絡的實踐應用

　　以下是小編準備的關于網絡安全評價中神經網絡的實踐應用的論文，希望可以幫助大家哦!

　　摘要:隨著我國經濟的發(fā)展，科技得到了很大進步，網絡技術應用到各個行業(yè)中，人們在享受方便、快捷的同時，也會出現(xiàn)很多網絡安全問題，給網絡的正常運行帶來一定的風險。為了降低安全風險需要采用神經網絡對網絡進行安全評價和實施的管理，這對降低網絡安全有很大作用。由于網絡安全評價有很大不足，使評價結果出現(xiàn)不同程度的失真，所以為了更好第維護網絡正常運行，有必要通過神經網絡來實現(xiàn)網絡安全評價。本文主要闡述了網絡安全評價中神經網絡的應用。

　　關鍵詞： 網絡安全評價;神經網絡;實踐應用

　　1 引言

　　隨著我國網絡技術的不斷發(fā)展，信息劃時代已經到來，信息技術遍布于各個領域中，并且在不同領域中有很好的應用�；ヂ�(lián)網的使用在我國比較多，在改變人們生活方式的同時，也在很大程度上提高了人們的生活質量。

　　在此前提下，網絡安全已經成為人們關注的焦點問題，需要網絡研究人員采用神經網絡對網絡安全進行必要的評價和監(jiān)控，挖掘出網絡問題的不同因素。選用不同的方法來順利實施安全評價，在很大程度要保證評價的科學性和真實性，由此神經網絡技術的應用能夠保證網絡安全評價的客觀性。

　　2 計算機網絡安全評價原理

　　在計算機網絡安全評價中，安全評價有很大的發(fā)展空間和效果，評價對象呈現(xiàn)出一個多元化趨勢，不單單是對系統(tǒng)的評價。系統(tǒng)的組成要素并不單一，建立有自身的目標范圍，由此可以說明網絡的建設也是通過這種方法進行。系統(tǒng)雖然是人們開發(fā)的產物，但是在很大程度上系統(tǒng)之間也有很大差異，有關研究者需要本文由wwW. lw54.com提供，畢業(yè)論文網專業(yè)de代寫教育教學論文和畢業(yè)論文以及發(fā)表論文服務，歡迎光臨lw54.com在差異的前提下實現(xiàn)對內涵的了解，對其中出現(xiàn)的一些信息和數(shù)據進行必要的掌握和明確。在網絡進行安全評價中，其中的關聯(lián)性對研究對象來說起到了決定性的作用，主要分析了研究對象的變動情況。安全評價原理中最為重要的就是慣性原理，它是安全評價中尤為重要的一個組成部分，慣性原理以角度的變化對研究對象進行研究，在研究的過程中會產生很大的不間斷性，根據這種不間斷性可以對研究對象未來的發(fā)展方向進行明確，給予清晰的定位。網絡安全評估原理還可以用質變和量變之間的關系來實現(xiàn)。

　　3 神經網絡在計算機網絡安全評價的應用

　　3.1 計算機網絡安全

　　計算機網絡安全的維護主要是存儲中的不同數(shù)據，采用多種不同的方法對數(shù)據進行實時性的保護，一般情況下可以分為物理和邏輯兩種不同的保護措施;在對網絡安全進行分析時，需要在最大程度上確保數(shù)據不受風險影響，以完好的狀態(tài)進行存儲，使數(shù)據能夠持續(xù)不斷應用到實踐中。

　　3.2 計算機網絡安全評價體系

　　計算機網絡安全評價體系能夠在很大程度上對網絡中的安全問題實施全方位的評價，在對安全評價體系建立的過程中，應在最大程度上對現(xiàn)實情況進行研究和考量，評價是實施必須要符合評價標準，在此基礎上還需要對影響因素進行必要的選擇來確保選項的全面性，只有這樣可以使評價系統(tǒng)在網絡安全評價中發(fā)揮一定的作用，對不同的影響因素明確之后才可以進行評價指標的確定。在對網絡進行安全評價時，對指標的要求比較高，需要進行不同級別的劃分。

　　4 計算機網絡安全評價模型構建

　　4.1 BP神經網絡機理

　　BP神經網絡中的BP算法的傳播是通過信號來完成，并且對傳播方向進行有效的分析和判斷，乳信號進行正向傳播，數(shù)據需要從輸入層傳導到隱匿層，在傳導的過程中應對數(shù)據進行必要的分層管理，然后通過輸出層輸出。如果數(shù)據傳導和現(xiàn)實情況有明顯差異時，可以斷定數(shù)據處理在整個傳遞的過程中出現(xiàn)了某些問題，對于出現(xiàn)的問題必須尋找根源并對其進行解決。在此前提下，如果信號進行反向傳播，能夠在很大程度上使數(shù)據起到關鍵性的作用。在此過程中，使異常數(shù)據進行必要的傳導，把差異平均分給各層面，在采取同一方法，把數(shù)據偏差降低到最低，想要把偏差降到最小需要對數(shù)據進行不斷重復傳導才能符合要求。

　　4.2 計算機網絡安全評價模型設計

　　(1)輸入層。BP神經網絡的構建需要有不同的原則進行支撐，這就需要神經節(jié)點和評價指標相互對應，在由評價內容來分層限制評價指標，指標個數(shù)在很大程度上影響著節(jié)點數(shù)，也就是說指標數(shù)必須要和節(jié)點數(shù)相同。

　　(2)隱匿層。隱匿層中應用最為廣泛的就是單隱匿層，在設計網絡時需要確定節(jié)點數(shù)，因為節(jié)點數(shù)和網絡功能有必然的聯(lián)系，但是不能說節(jié)點數(shù)越高作用越大，如果某些層面的節(jié)點數(shù)增多會給網絡造成不必要的問題，當然，節(jié)點數(shù)也要保持一定的數(shù)量，如果過少會大大影響容錯性能。在進行網絡設計時，應使實際狀況和主觀判斷相互結合，對不同環(huán)節(jié)進行數(shù)字的表達。

　　4.3 計算機網絡安全評價

　　計算機網絡安全評價模型，對網絡安全評價的具體步驟分為幾個方面：(1)構建計算機網絡安全評價體系;(2)使用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經系統(tǒng)，克服BP神經網絡自身局限性。

　　優(yōu)化方法：

　　(1)將BP網絡的目標向量、傳遞函數(shù)和結構等初始化;

　　(2)對粒子群的初始速度、初始位置、動量系數(shù)、迭代次數(shù)、參數(shù)維數(shù)和規(guī)模等進行設置;

　　(3)利用粒子群訓練集訓練BP神經網絡，評價適應度值;

　　(4)將每個粒子的歷史，最好的適應度值與當前適應度值相比較，如果當前適應度值比歷史最好的適應度值優(yōu)，則將粒子當前適應度值保存，作為個體粒子歷史最好的適應度值;

　　(5)計算粒子的慣性權值。

　　(6)各個粒子速度和位置進行更新，每個粒子與粒子群之間的系統(tǒng)適應度值誤差，應當分別記錄;

　　(7)對系統(tǒng)適應度值誤差進行判斷，當誤差超過允許的最大迭代次數(shù)，或達到已經設定好的誤差限值，結束訓練。粒子的全局歷史，最優(yōu)位置就是BP神經網絡的最優(yōu)閾值和最佳權值。利用優(yōu)化后的BP神經網絡模型，對計算機網絡安全進行評價。

　　5 結束語

　　由此可以看出，隨著信息化時代的到來，網絡運用越來越廣泛，網絡安全問題也是人們需要克服的一大難題，所以在對網絡進行網絡評價時應采用神經網絡這一科學手段，降低網絡的風險，加快網絡的更好發(fā)展。