計算機網絡安全評價中神經網絡的構建

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【摘要】在信息化飛速發(fā)展的時代，計算機網絡成為最重要的信息承載渠道，逐漸引入到各行各業(yè)的良性運作中，以此為背景，計算機網絡的安全問題也受到了關注。本文重點探討的是神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用，以供參考。

【關鍵詞】神經網絡；計算機網絡；安全評價

1引言

計算機網絡技術已經逐漸發(fā)展成為廣泛應用于人們日常生產生活的重要技術，而在實際的使用過程中，卻難免要遇到安全隱患，例如黑客的入侵、安全漏洞和病毒傳播等。在計算機網絡安全的評價體系中，神經網絡的應用以其能夠形成非線性自適應動態(tài)系統的特點，迅速適應網絡環(huán)境，進而實現對信息的運算、識別和控制功能，提高了計算機的工作效率和安全性。

2計算機網絡安全的概念

計算機的網絡安全，主要指的是針對網絡信息瀏覽和操作等過程中的安全管理，以達到提高網絡信息保密性、安全性的目的，維護使用者的合法權益，最終實現整個網絡的順利運行。我國當前的計算機網絡安全問題通常涉及到信息安全、計算機網絡技術等多個方面，而伴隨計算機網絡的日益普及，其網絡信息的安全問題更加為人們所重視。例如，對于企業(yè)而言，其日常經營活動中往往會運用到計算機網絡，因此要求網絡必須具備核心技術，對企業(yè)信息實施保護和保密，維護重要內部信息的安全性，從而維護企業(yè)利益。即便是個人在使用計算機網絡時，也同樣需要網絡對個人信息實施控制與保護，防止泄漏或被不法分子盜取，損害人民的權益和實際利益。

3神經網絡概述

3.1概念

所謂神經網絡，其模型建立的基礎，是人體腦部的信息處理模式作為參考，然后運用數學模型，模擬生物的神經元、腦細胞結構，以及其生理特征，最終模擬獲得該神經網絡模型。此后，計算機專家則以此模型為基礎，添加入編制好的學習機制，然后將其應用到實際工程中，最終開發(fā)出了感知器神經網絡模型。該模型具備了聲納波的識別功能，可用于探測潛艇位置等實踐中。經過進一步的深入研究，相關研究人員在其中運用了映射拓撲性質，在計算機的基礎之上建立了映射自組織網絡模型；繼而通過分析研究生物自組織神經網絡，確定神經網絡模的實質，獲得一組微分非線性方程，然后將神經網絡應用于實際，最終形成了神經網絡的系統性科學研究，例如具有一定代表性的BP神經網絡。

3.2神經網絡的優(yōu)越性

神經網絡建立的基礎是生物大腦結構和工作原理，因而屬于人工智能系統，該系統基于計算機網絡內部大量節(jié)點的關系分析，發(fā)揮出方面優(yōu)越的應用性能，主要包括以下方面：

3.2.1自學功能

神經網絡系統能夠進行自我學習，通過自動識別正在輸入的信息，自行為操作者總結相關的規(guī)律，進而形成聯想的模式。其優(yōu)勢即在于這種對于信息的識別能力，使系統能夠在之后的工作中，進行獨立自動運作，從而縮短操作人員的工作時間?，F有計算機神經網絡系統，甚至能夠實現高于聯想模式的預測功能，應用于證券市場中，系統可以基于對當前股市證券、市場經濟和企業(yè)現狀的研究分析，預測其未來的效益，從而企業(yè)未來的良性發(fā)展，提供了有力的智能支持。

3.2.2優(yōu)化系統

神經網絡同時還具備了自我優(yōu)化的能力，可以自行提高計算機運轉能力，同時幫助操作用戶，針對某些問題提出解決方案?；诖?，神經網絡系統被建議應用于計算機的網絡安全評價中，以發(fā)揮其自身的優(yōu)越性能。

4計算機網絡安全評價中神經網絡的應用

4.1計算機網絡安全評價體系的構建

4.1.1構建神經網絡體系的必要性

基于神經網絡的計算機網絡安全評價保護是多元化的，由于其對于環(huán)境的適應力較強，因而能夠迅速適應周圍狀況，并對自身進行調整，以降低誤差。另外，神經網絡的自我訓練使其能夠在計算機網絡安全評價的體系中，實現自我總結和完善。此外，神經網絡還具備了良好的容錯性，對于一些不完整信息、噪聲等并不敏感，因而在網絡節(jié)點出現問題時，不會對神經網絡的整體保護產生影響。且神經網絡在進行自我訓練之后，能夠將正常的工作效率提升至常規(guī)的4～5倍。加上神經網絡對于結果的獲取高效快捷，因此更加便于使用，其各方面的設置也更加人性化。

4.1.2安全評價體系構成指標

計算機網絡安全的一級評價，其中的指標通常包括：管理安全、物理安全以及邏輯安全，具體如下：①管理安全評價指標時二級指標，分別為安全組織體系、安全管理制度、人員安全培訓以及應急響應機制；②物理安全評價指標為二級指標，包括防電磁泄漏措施、供電線路、網絡機房、容錯冗余以及設備安全；③邏輯安全評價指標同樣是二級指標，包括數據的備份、恢復，訪問的控制、軟件安全、防病毒措施、系統審計、數字簽名、數據加密以及入侵防范。

4.2實現評價指標的標準化

不同的評價指標集，對于影響因素的描述也存在差異，因此需要在實施定量、定性評價時有所側重。此外，應當合理運用科學的方法，對計算機的網絡安全情況作出反應，因而一定程度上影響了指標的客觀對比。因此，必須保持客觀的態(tài)度，對評價指標的取值規(guī)則進行調整，以實現指標的標準化。在定量指標評價時，相關工作人員應當結合計算機網絡系統的實際運行狀況，對其進行客觀評價與取值，進行科學的分析。此外，對于不同的評價指標，應當使用不同的衡量單位，有所側重地進行標準化處理，將取值固定到一定范圍內，通常在0～1之間。而為了實現定性指標評價，則通常會采用打分的方式來客觀評價計算機的網絡系統機型，定性指標評價標準化。

4.3基于神經網絡的計算機網絡安全評價構建

4.3.1服務器維護機制規(guī)范化構建

構建計算機網絡安全評價體系，其首要的任務和硬件維護的關鍵，即在于服務器維護。在構建服務器維護機制規(guī)范化的過程中，應當注意避免不當服務器所可能造成的傷害，要求操作人員時刻警醒，保證及時清除網卡冗余，調整服務器的荷載，以維持服務器的平衡與穩(wěn)定。

4.3.2云主機的建立

以神經網絡為基礎建立的計算機網絡安全評價體系，需要快速打造安全云主機，用以集成包括了云鎖服務安全軟件的所有安全防護體系，從而達到突破傳統服務器安防理念，實現對于用戶的實時安全服務效果。因此，構建過程中需要在云主機中使用很多快捷自動安裝軟件，如MYSQL、PHP、ASP等。這些軟件的共同點在于均適用于對網站數據庫的實時管控、對于站點信息的實時監(jiān)控，以及對于計算機各種軟件溫度進行的調節(jié)，和WebShell病毒查殺功能。如今的計算機網絡安全系統已經首創(chuàng)了以C/S的神經網絡架構為基礎的應用體系，實現了計算機端和服務器之間的遠程訪問與控制功能，從而提升了計算機網絡對于木馬、病毒和惡意代碼、惡意攻擊等危害的防御能力，起到保護計算機服務器與網站安全的作用。

4.3.3安全管理和服務體系的建立

基于神經網絡建立起來的計算機網絡安全評價體系，其作用即在于在進行安全評價時，管理人員能夠提供與評價標準判定相對應的具體內容、實施范圍等信息，然后針對計算機安全狀況、信息技術的關鍵點，實施研究與分析，運用評價方法測算其安全等級。計算機網絡的安全級別評價，可以按照以下公式生成評價因子，基于神經網絡的計算機網絡安全評價級別公式如下：f=（x1，x2，x3……，xi……xm）式中：xi-計算機網絡安全評價中最主要的評價因子；f-計算機網絡安全評價模型主體。管理人員應當結合實際，為計算機系統選取正確的評價模型主體與安全等級，進而依據系統要求，對神經網絡安全管理體系采取必要的優(yōu)化措施，以做到有備無患。

4.4建立并完善評價結果評語集

基于計算機網絡安全評價指標特征，可建立評價結果評語集，按照網絡安全等級差異，將該評語集劃分為四個集合：①第一等集合設置為“安全”；②第二等集合設置為“較為安全”；③第三等集合設置為“不安全”；④最后一個等集合則設置為“很不安全”。此外，還可以對這些集合附以說明，從而有效地位計算機使用者提供便捷的方式，來了解計算機網絡安全狀況，提供良性服務。

5結語

神經網絡技術在計算機網絡安全評價中的應用，實現了評價體系的自動抽提功能，體現出了外推性、容錯性、適應性等優(yōu)勢，滿足了計算機網絡的在線實用性要求，在有效提高計算機網絡評價客觀性、正確性的同時，為用戶提供了安全的使用環(huán)境，確保用戶能夠通過網絡獲得可靠、有效的數據信息。

參考文獻

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作者：董曉明 單位：鄭州大學第二附屬醫(yī)院信息科