原创《神经网络在计算机网络安全评价中的应用》
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周宇
摘 要：随着计算机技术的快速发展,信息能够在短时间内在全世界范围内流动.信息的实时共享使得计算机技术更有价值,同时也充分发挥了信息快速传递的优势.计算机网络给人类社会带来的影响具有两面性；一方面,计算机网络技术给人们生活带来极大的便利,另一方面,网络技术的发展也给信息安全带来一些隐患.比如说,计算机网络系统的开放性会使用户信息更容易遭受攻击和病毒攻击.基于该层面来说,维护计算机网络安全就显得尤为重要.论文重点阐述了BP神经网络对于维护网络安全的重要性,并详细介绍了其基本原理.
关键词：网络安全；评价；神经网络
网络信息技术的快速发展给人们的生产和生活都带来了质的改变.但我们要清楚地认识到网络技术的优势和弊端,它在促进人类文明进步的同时也给人们的生活和生命安全造成很大的隐患.计算机系统的不安全因素不仅会影响网络系统的正常运行,还会给用户带来较大的财产和名誉损失.为了有效地规避网络风险,维护用户的信息安全,人们开始重点关注神经网络技术在计算机网络安全评价中的应用[1] .
一、计算机网络安全评价体系应该遵循的原则
计算机作为一个复杂和开放的系统,其安全受到很多因素的影响.比如说,计算机网络安全会受到外部环境、网络运行状态、平台组织管理等的影响.综上,为了对网络系统安全作出客观的评价,应该综合考虑各个可能的影响因素.在此基础上构建合理的、有效的安全评价体系.具体来说,可以按照以下几个原则进行：
（一）完备性原则.完备性是指要综合考虑影响网络信息安全的各个因素,要尽可能全方位的反映出计算机网络的状态.
（二）可行性原则.可行性是指所确立的评价指标应当与实际相符,保证在实际工程中具有可操作性.
（三）准确性原则.准确性是指网络安全的评价指标要形容准确,在用其来进行网络安全评价时要准确按照评价指标来进行[2] .
（四）独立性原则.独立性是指每个指标都能独立的反映出网络系统的实际运行状况,并且不会出现重复.
二、神经网络概述
神经网络系统从某种意义上说属于人工智能系统,它的基本原理是通过效仿动物神经系统的特征来进行信息的分析.神经网络系统工作的基本流程是通过构建数学模型结构节内部节点之间关系来实现用户的需求.该系统的主要优点体现在以下几个方面：
（一）神经网络系统具有强大的学习功能.神经网络系统能够自动识别用户输入的信息,总结和归纳信息之间的规律并自动运行.强大的学习功能使得神经网络能够根据识别的信息进行预测,这可以为人们的决策和规划提供科学的参考.
(二)神经网络系统具有联系存储功能.
（三）神经网络系统能够找到最优解.神经网络系统可以帮助计算机提高运转能力,使用户能在非常短的时间内得到最优的解决方法[3] .
三、 BP 神经网络在网络安全评价中的应用
进行计算机网络安全评价要严格按照以下几个步骤：首先,评价人员要根据评价标准确定评价的内容；其次,根据确立的评价体系对计算机网络安全进行具体分析；最后,根据分析结果对计算机网络安全进行安全等级划分.通常计算机网络安全等级的确定可以根据函数 f（x 1 ,x 2 ,x 3 ,...x i ,..x m ）来确定.
BP神经网络的具体实施过程主要包括信息的正向传播以及误差信号的反向传播两个方面.信息的正向传播是指在计算机系统运行时将用户输入的信息通过输入层传输到隐藏层.在相应环节的处理之后,信息被发送到输出层.如果此时信息出错,会显示有误差信号,并通过原始信道执行反向传播,重复上述过程直到最终信息达到网络系统所设定的要求.BP神经网络经过长期的实践已经成为市场上认可度最高的神经网络模型,其采用梯度下降算法来实现期望输出与实际输出数据之间误差的最小化.此外,BP神经网络采用的算法简单、易于操作,但是该系统在实际应用中或多或少还存在一些问题.例如,BP神经网络模型通常容易陷入局部极值而导致系统的分析能力降低.
四、结语
神经网络系统因其算法简单、可操作性强等优点而受到广泛关注.但在实际的计算机网络安全评价工作应用中,发现该系统还存在很多的缺陷有待改进.目前该领域的研究表明：将PSO 算法与 BP 神经网络系统结合中可以在很大程度上优化神经网络的权值,这对于完善计算机网络安全评价体系有重要的影响.为了更好的将神经网络应用于计算机网络安全评价工作中,研究人员要清醒的认识到神经网络的优势和局限性.
计算机网络论文参考资料：
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