網絡安全評測全文(5篇)

1網絡安全概述

網絡安全分為七層服務：第一層為實體安全。實體安全是基礎，主要分為機房安全，場地安全，機房的溫度濕度，設施可靠等各個實體都按照國家相關標準。第二層是平臺安全。平臺安全實施內容包括檢測修復漏洞，網絡協議以及基礎設施；檢測修復路由器。第三層數據安全。為防止數據丟失或是非法訪問，以用戶需求和數據安全作為安全威脅的依據。其主要方式是介質和載體安全保護，數據訪問控制，鑒別數據完整性，數據可用性等內容。第四層為通信安全，為避免系統的安全脆弱性威脅以及保障系統之間通信有安裝網絡加密設施，設置通信加密軟件，設置身份鑒別機制等措施。第五層為應用安全，可使得計算機系統上安全運行任務，為應用安全提供的評估措施包括業務實體的身份鑒別檢測，業務數據的保密性測試，業務系統的可靠性測試等。第六層為運行安全。運行安全可保障系統保持穩定，將網絡系統的安全控制在一定范圍內，包括應急配置機制和配套服務，監測網絡系統安全性，監測網絡安全產品，定期檢查和評估，升級系統，跟蹤最新安全漏洞等內容。第七層為管理安全。針對網絡系統的特點，重點關注實際條件以及管理需要，利用各種安全管理機制降低用戶綜合控制風險。

2網絡安全等級劃分

用戶自主保護級是指計算機信息系統通過隔離用戶與數據使得用戶具備自主安全保護的能力。可以使用多種形式對用戶進行訪問控制，為用戶獲得信息提供依據，避免其他用戶對數據的非法讀寫與破壞。系統審計保護級，該級別的網絡安全系統進行了更加細粒度的自主訪問控制，通過審計安全等相關事件對自己行為負責。安全標記保護級主要包括自主訪問控制，強制訪問控制，身份鑒別以及數據完整性幾個方面。該級別的網絡安全還額外提供安全策略模型等，并通過測試來消除發現的錯誤。結構化保護級，該級別需要一個明確的模型，要求將其自主和強制訪問控制擴展到所有主客體。結構化保護級別需要明確定義接口以及關鍵和非關鍵保護元素，使得其設計可以通過充分的檢測與更加完整的審核制度。訪問驗證保護級，該級別可以滿足訪問監控器的要求，訪問控制器要求本身具有抗篡改性質，因此盡量小有助于分析和測試。為了滿足這些要求，需要刪除不要的代碼，在具體設計實現時盡量將其復雜性降到最低。

3網絡安全評測

結構安全評測需要保證關鍵網絡設備的處理能力，保證接入網絡的帶寬以及繪制符合運行情況的網絡拓撲圖。訪問控制評測需要在網絡邊界部署訪問控制設備從而啟動訪問控制功能，按用戶和系統的允許訪問的規則來決定哪些用戶可以進行資源訪問。一般如果評測邊界網絡設備滿足要求，則符合訪問控制。安全審計評測則是對網絡系統中的網絡設備運行狀況等進行記錄，對每個事件的時間，類型等進行審計。如果以上評測為肯定，則信息系統符合安全審計要求。邊界完整性評測則需要能夠對內部網絡中的用戶未通過允許私自連接到外部網絡進行評測是否滿足評測要求。入侵防范評測則需要通過網絡監控其端口掃描，強力攻擊，拒絕服務攻擊等評測指標。網絡設備防護則是評測用戶標識是否唯一，身份鑒別信息應不易被冒用的特點，以及登錄失敗處理功能，以及對網絡設備進行遠程管理時是否采取措施防止鑒別信息在網絡上被竊聽。

4網絡安全優化

摘要：鑒于目前復雜性的網絡環境與信息系統固有的特點，針對高校信息安全的隱患威脅愈以突出，網絡不良形勢越發令人堪憂。基此，文章結合信息安全等級界定、高校信息安全現狀、等級保護應對策略三個層次，系統展開新時期高校信息安全等級保護探討研究。

關鍵詞：網絡安全；高校信息保護；安全等級；探討研究

伴隨網絡計算機信息技術的全面普及，各行業領域對信息系統的應用也變得更加廣泛。高校校園文化作為學術理論研究的陣地前沿，信息化系統發展建設更加迅猛。但就在云計算、大數據以及“互聯網+”技術新革命風起云涌的同時，一些類似DDOS攻擊、BIOS后門、偽基站等各類型網絡攻擊也見縫插針，觸目驚心，網絡保障以及信息安全問題，已經成為新時期高校信息建設發展的頭等要務，迫在眉睫。

1走出網絡深水區：信息安全保護的等級界定

就全球化形勢而言，信息網絡安全問題變得異常嚴峻，由于敞開門戶，任何任何網絡平臺都面臨著全球化的惡意攻擊，防護不當都將淪陷身份被假冒、數據被竊取的網絡深水區。縱觀信息安全的系統設置，重在完整化、機密化以及可用化三大建設環節，成為安全保護的焦點話題。現有的信息信安全保護大致分為五個等級：信息系統遭受破壞，造成公民、企業法人及商業組織合法權益一定的損害，但并未損害公共秧序、社會利益以及國家安全的，此為第一等級；信息系統遭受破壞，由此帶來公民、企業法人以及商業組織合法權益嚴重損害的，或導致公共秩序與社會利益受到侵害，但并危害國家安全的，列為第二等級；信息系統遭受破壞，導致公共秩序與社會利益變到嚴重侵害，或者導致國家安全受到損害的，列為第三等級；信息系統遭受破壞，導致公共秩序與社會利益遭受較為嚴重損害的，或者導致國家安全受到嚴重損害的，列為第四等級；信息系統遭受破壞，導致國家安全遭受特別嚴重侵害的，列為第五等級。

2擺查問題舊癥結：高校信息安全系統的運行現狀

就目前而言，受網絡大環境不良因素的影響，高校信息安全等級保護工作問題不少，糾結不斷。

【摘要】

計算機網絡安全評價是計算機網絡安全保障中的一個重要系統。計算機網絡在應用過程中，會因為受到漏洞、病毒等因素的影響，從而出現各種各樣的安全問題，影響計算機網絡應用安全。這時候也就需要應用計算機網絡安全評價體系，為計算機網絡安全提供有效保障。傳統線性評價方法在目前計算機網絡安全評價中評測精度較低，從而導致評價結果不佳。基于神經網絡的計算機網絡評價體系，能夠滿足當前計算機網絡安全應用需求，因此得到廣泛應用。本文重點分析神經網絡下的計算機網絡安全評價體系設計。

【關鍵詞】網絡安全；神經網絡；評價體系

1計算機網絡安全評價體系

計算機網絡復雜性較高，影響計算機網絡安全因素也比較多，計算機網絡安全評價體系的科學合理化設計，有助于有效發揮評價體系的作用。其中在具體評價體系設計中，因為描述因素不同，其評價取值規則也具有差異，之中包括有定量評價指標以及定性評價指標。其中關于定量評價指標，則需要依照評價網絡系統的實際情況確定取值范圍，還有一部分定性指標也可以通過專家評級方式進行確定，依照計算機網絡在評價中的實際情況制定相應的評價等。不同的指標也能夠從不同角度評定計算機網絡的安全性，指標之間的取值范圍沒有可比性。為了能夠確定評價指標，同時考慮到神經網絡訓練的收斂問題，則需要是實施指標的標準化處理。其中關于定量指標，基于衡量單位之間的差異，標準化處理確定取值范圍在0~1之間；對于定性指標則采用專家打分法，為例確保其和定量之間的可比性，則也需要對其實施標準化處理。通常來講評價結果分成四個等級，分別為：安全，網絡安全保障能力較強，在應用中安全性較高；基本安全；網絡安全保障能力還可以，應用中可以確保基本安全；不安全，網絡安全保障能力較弱，在應用中存在一定的安全隱患；很不安全，網絡安全保障能力非常差，在應用中安全風險較大。在計算機網絡安全評價體系設計中需要滿足以下幾方面需求，分別為：可行性、簡要性、獨立性、完備性以及準確性。只有這樣才能夠基于實際需求，提高計算機網絡安全評價體系設計的合理性和科學性。

2計算機網絡安全評價體系設計及實施步驟

本文以神經網絡為例，分析計算機網絡安全評價體系的設計及實施。

摘要：網絡信息的快速發展給居民生活、生產帶來了極大的便捷，但隨之而來地產生了諸多計算機網絡安全隱患。為此，分析和制定計算機網絡安全管理策略勢在必行。本文在此基礎上通過分析計算機網絡安全產生的原因，并針對此提出當前最為廣泛使用的機器學習安全管理技術。首先分析機器學習設計原則、整體構架和網絡安全結構，隨后，詳細介紹了SVM算法、BP神經網絡算法和Web端技術，論述在機器學習智能化、準確化的優勢特征下，計算機網絡安全管理預測分析技術層面，最后，通過描述網絡安全管理技術實現和未來預期目標進行展望。以期通過機器學習的特征優勢，為基于機器學習的計算機網絡安全管理智能、高效、準確的實現提供較為科學的依據。

關鍵詞：網絡安全；SVM方法；BP神經網絡方法；管理；實現

1引言

當前國內，隨著經濟和智能化計算機信息的不斷發展，使互聯網應用技術在科技、生活、生產等多方面的作用愈發重要[1]。有關網絡安全管理的問題也逐步出現，如：在2019年，我國計算機信息安全預防中心發現不同平臺中存在安全隱患漏洞約11000個，其中以分布式拒絕服務攻擊和大流量攻擊為主，不僅造成計算機安全管理困難，而且對用戶信息保護造成巨大安全隱患[2-3]。在此基礎上，本文通過有序開展高質量、智能化的機器學習安全管理技術，以改善計算機網絡流量安全、信息安全和網絡平臺安全等[4]。機器學習不僅能有序地統一該領域知識信息，而且對領域管理、調配有著關鍵作用。目前，機器學習技術已經成功應用在日常購物、閱讀、出行、工作等領域中，如在生活領域，機器學習記錄用戶搜索信息、搜索歷史，并將其存儲于數據庫，實現操作便捷[5]；在工作領域，機器學習在計算機內部過濾有害文件、廣告、郵件等。隨著機器學習技術的不斷發展革新，在計算機網絡安全中其作用、影響程度越發受到重視，網絡安全管理員通過機器學習網狀化管理模式，實現信息資源共享共建，以此快速查殺計算機網絡中存在的漏洞，提高安全管理等級和效率。本文為優化計算機網絡安全管理技術模式，改善傳統安全管理方式的不足，通過智能化、基礎化和網狀化的機器學習技術實現全方位、多層次的安全管理模式。首先，設計和構建機器學習安全管理模式，其次，詳細闡述關鍵技術支持向量機（SupportVectorMachines，SVM）方法和BP神經網絡（BackPropagation，BP）方法，最終，評估機器學習方法的安全管理效果，以期為計算機網絡安全管理技術提供科學的技術支持。

2機器學習安全管理系統總體設計

2.1設計原則

為掌握基于機器學習的計算機網絡安全管理技術，本文機器學習系統按照以下四個原則進行設計應用：（1）科學性；（2）直觀性；（3）安全管理穩定性；（4）信息可擴展性。四原則一方面有助于用戶了解機器學習安全管理系統，增強管理技術，另一方面有助于解譯機器學習方法和核心技術。其中，科學性是本文采用的SVM算法和BP神經網絡算法對計算機網絡安全形勢進行預測評估，相比傳統安全管理方法，機器學習方法極大地提升安全評估的預測結果準確性，提升安全管理效率[6]；直觀性一方面展示了當前計算機系統的網絡安全預測態勢結果，另一方面通過可視化展示了預期評測的狀態和歷史數據的陳列，有助于網絡安全管理者直觀、準確掌握計算機網絡安全狀態；安全管理穩定性不僅保證了計算機各個模塊系統的穩定運行，而且提高了不同模塊間的信息安全共享共建；信息可擴展性方面，機器學習根據計算機系統現狀，在安全設計過程中，預設安全防護工具擴展性。

摘要:

近年來，計算機網絡安全問題已引起全社會的重視。這是因為眾多重要的信息存儲在網絡上，一旦這些信息泄露出去造成的損失將是無法估量的。網絡信息之所以會泄露出去，一方面有許多入侵者千方百計想得到一些關心的數據或者信息;另一方面網絡自身存在安全隱患。針對這些問題，本文對計算機網絡安全進行了深入探討與研究，分析了簡便而實用的計算機網絡新技術，預防因病毒侵襲而造成的信息丟失。

關鍵詞:計算機;網絡安全;新技術

隨著現代信息技術特別是計算機網絡技術的快速發展，信息化在給人們帶來種種物質和文化享受的同時，也為人們提供了極大的方便。如:計算機網絡在國民生活中的廣泛應用，使得各部門辦公效率得到很大程度提高。但是，隨著計算機網絡的迅速普及和應用，計算機網絡安全已經成為許多專家和學者研究的重點問題，尤其是現代互聯網經濟騰飛，網絡安全對國民經濟生活造成了巨大的影響，更加容易引起互聯網安全事件［1］。諸如網絡的數據竊賊、黑客的侵襲、病毒者，甚至系統內部的泄密者;部門計算機信息存在不安全因素，對計算機網絡產生很大威脅［2］。盡管目前我們正在廣泛地使用各種復雜的軟件技術，如防火墻、服務器、侵襲探測器、通道控制機制等，但是，無論在發達國家，還是在發展中國家(包括我國)，黑客活動越來越猖狂，他們無孔不入，對社會造成了嚴重的危害。與此同時，更讓人不安的是，互聯網上黑客網站還在不斷增加，學習黑客技術、獲得黑客攻擊工具變得輕而易舉。這樣，使原本就十分脆弱的互聯網越發顯得不安全［3］。此外，還有一些技術被廣泛地應用于計算機網絡安全，比如禁止軟驅、光驅和USB盤的使用，禁止安裝其它軟件，在服務器上安裝殺毒軟件等。從某種意義上講，其網絡也應當算是比較安全了，但是，所有這些并不能從根本上解決病毒的侵襲。因此，一種物理隔離新技術誕生了，并將其應用在計算機中，以達到徹底預防病毒侵襲的目的，確保網絡運行正常［4］。如今，軟件開發人員為了便于維護網絡安全而不斷地探索新技術。

1計算機網絡安全問題面臨的技術挑戰

當前，我國計算機安全形勢十分嚴峻，對安全技術的需求非常迫切，面向當前迫切需求實施國家計算機安全科技專項行動，大幅度提升我國計算機網絡安全的技術能力。圍繞運行安全、數據安全和內容安全，拓展新業務新應用的同時，我們應當將更多的注意力轉向計算機網絡安全問題帶來的隱患。近年來，大量未經安全評測的新業務、新應用紛紛投向市場，涉及網絡游戲、即時聊天、網上購物、網上銀行等各個領域，所有的應用都沒有考慮過計算機網絡安全的問題。電信網在IP化、職能化發展中的資源承載壓力進一步加大，黑客攻擊不斷泛濫，網絡安全管理面臨一系列不容忽視的矛盾和問題，同時也使國家網絡安全基礎設施能力建設、規模發展持續維持高壓狀態。隨著網絡融合和下一代網絡的演進，引發了產業鏈的深度合作，促進了電信網與互聯網的融合往深層次發展。IP網固有的安全風險向其他網絡延伸。移動在線游戲、WEB2．0技術再創新使IP網固有的安全問題移動到移動互聯網上，移動互聯網安全問題將更加復雜，以TCIP為主的工業技術已經拓展到核心技術和工業網絡。網絡安全問題以前所未有的深度和廣度擴散到了水電、石油、交通、水利等重點行業。然而，隨著云計算成為全球信息技術領域最大熱點的同時，計算模式將會掀起一場巨變，云計算的計算應用高度集中導致安全問題相對集中放大，對自然災害、空軍襲擊等大規模信息造成危害。云計算等商業模式的推出和應用，也使得IT巨頭在獲取信息資料方面變得更加容易和完整，進而技術上形成對發達國家的依賴，使得發達國家實現網絡威懾戰略的優勢［5］。

2計算機網絡安全新技術