試析基于神經網絡的計算機安全評價技術

◆林 媛

（山西農業大學信息科學與工程學院 山西 030801）

試析基于神經網絡的計算機安全評價技術

◆林 媛

（山西農業大學信息科學與工程學院 山西 030801）

本文主要對神經網絡與計算機網絡安全評價基本含義進行闡述，從較強的適應性、容錯性和可在線應用三個方面入手，解析神經網絡建立計算機網絡安全評價的必要性，并以此為依據，從計算機網絡安全分析、計算機網絡安全評價體系分析和BP神經網絡分析三個方面，對神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用進行研究。希望通過本文的闡述，可以給相關領域提供些許的參考。

計算機網絡安全評價；神經網絡；應用

0 引言

隨著科技發展的步伐逐漸加快，計算機網絡安全受到影響的因素也逐漸增多，例如病毒、網絡黑客的出現，嚴重影響了計算機系統的運行安全，給人們的生活和工作造成了一定的影響。這些因素同時還會造成相互影響，構建成一個錯綜復雜的聯系，從而給計算機網絡安全評價增加了挑戰。對于傳統的計算機網絡安全評價系統來說，由于在操作上存在一定的繁瑣性，并且精度比較低，從而在應用中無法發揮正常的作用。此外，一些專家評價方式具備較強的主觀意識，并對專家自身具備的綜合素養和工作經驗有著嚴格的要求，使得評價結果往往無法進行驗證。神經網絡是這幾年研發的一種新型評價方法，它主要是由多種神經元組合而成，可以對網絡的安全性能進行全面的評估，同時還能實現網絡的監管和維護工作。和傳統的計算機網絡安全評價系統進行對比，神經網絡不管是在評價精度上，還在是評估效率上，都遠遠高于傳統的計算機網絡安全評價系統。

1 神經網絡與計算機網絡安全評價概述

1.1 神經網絡的起源與發展

隨著我國科技事業的逐漸壯大，計算機技術隨之進入了我們的學習、工作和生活中。國家也越來越注重網絡發展，并將大量的人力資源、物力資源和經濟資源投入到網絡安全的研究中。神經網絡就是數學家和生物學家共同努力的產物。眾所周知，人體大腦進行外界信息的處理主要是通過神經實現的，而網絡神經就是借助數學模型來實現神經元處理和信息傳送的效仿和描述。這一原理一經推出就得到了各界專業人士的高度重視，并對這一觀點進行全面的探索和完善，而且獲得了一定的成績。例如，計算機領域的感知器神經模型就是在這一理論的基礎上建立起來的。直至今日，人們還在對神經網絡進行深入的研究，并將其運用到各個領域中。

1.2 計算機網絡安全評價體系概述

為了給人們提供一個安全的上網環境，專業人士應用先進技術對計算機網絡中出現的各種安全隱患因素進行全面的分析和評估，并采取對應的控制措施，來達到保障計算機網絡安全的目的。隨著評估方式的不斷完善和豐富，逐漸構建成一套全面的計算機網絡安全評價體系。這一體系的構建，需要具備四種特性：（1）準確性。構建計算機網絡安全評價體系的主要作用就是對計算機網絡中存在的安全隱患進行識別，對計算機網絡運行情況進行真實的反映。（2）獨立性。在進行網絡安全評價之前，需要結合實際情況選擇合適的評價標準。在選擇評價標準時，要充分注意各項數據指標之間的聯系性，保證獨立性，從而緩解各項指標間的相互干擾。（3）簡潔性。在確保評價質量的基礎上，盡量做到評價過程的簡潔。（4）執行性。在進行指標選擇的過程中，要結合實際情況，從而確保可執行性。

2 借助神經網絡建立計算機網絡安全評價的必要性

2.1 較強的適應性

神經網絡具備較強的適應能力，可以應用在絕大多數的環境中，同時還具備較高的學習能力。在進行神經網絡數據輸送和輸出的過程中，其可以結合實際情況進行自我調整，從而減少誤差。此外，還可以利用自我訓練的方式，對其中所產生的規律進行全面總結。

2.2 容錯性

和傳統的計算機網絡安全評價系統進行比較，神經網絡對一些噪音或者不全面的信息敏感度不高。這主要是因為在神經網絡里，它的每一個節點只會對問題中的一個特性進行反映。因此，當某一個節點輸送的信息不全面或者存在噪音時，神經網絡不會給出明顯的反映。

2.3 可在線應用

雖然神經網絡需要在訓練中投入了大量的時間和精力，但是訓練一經完成，必將會獲得良好的效果，尤其是數據輸送之后，可以在較短時間內獲得相應的結果，這不僅給應用提供了便利，同時還能保證結果的準確性。

3 神經網絡在計算機網絡安全評價中的具體應用分析

3.1 計算機網絡安全分析

加強計算機網絡安全管理力度，可以有效地給網絡用戶提供一個良好的上網環境。通常來說，計算機網絡安全主要分為兩種類型，第一類是物理安全，第二類是邏輯安全。其中，物理安全主要是指計算機系統或者相關系統，都是在物理的基礎上，來達到保護的目的，從而有效的規避了相關設施被破壞情況的發生。而邏輯安全主要是指保證計算機網絡信息的安全性和完整性。由于計算機網絡自身具備一定的特點，例如自主性、國際性和開放性，所以，很容易受到外界攻擊和侵入，例如網絡病毒、網絡漏洞以及網絡黑客的出現，使得計算機網絡安全方面面臨著嚴重的挑戰。因此，為了保障計算機網絡安全，就要對計算機網絡安全進行全面的分析，并在此基礎之上，提出相應的處理措施，從而達到計算機信息安全管理的目的。

3.2 計算機網絡安全評價體系分析

為了保證計算機網絡安全，確保各項網絡數據的真實性和完整性，建立完善的計算機網絡安全評價體系是非常必要的。它不僅可以將影響計算機網絡安全的因素進行全面的反映，同時還能對計算機網絡安全進行綜合評估，進而將神經網絡自身作用進行全面的發揮。

通常情況下，在計算機網絡安全評價體系里，一級評價指標主要指由三種因素組成，分別是管理安全因素、物理安全因素和邏輯安全因素。其中，管理安全評價指標主要包含四個二級指標，例如安全組織管理機制、安全管理機制、人員安全培訓機制和應急措施管理機制。物理安全評價指標主要包含六個二級指標，例如電磁防漏措施、網絡安全管理措施、供電安全管理措施、電路安全管理措施、設備安全管理措施以及容錯冗余措施。邏輯安全評價指標主要包含八個二級指標，例如信息拷貝、信息恢復、信息設計、訪問監控、軟件安全、病毒防范、信息加密和入侵防范。在進行計算機網絡安全評價系統構建時，需要秉持三項原則：（1）簡潔原則。通常情況下，計算機網絡安全評價體系中所有數據指標都要具備一定的間接性，并且保證層次分明；（2）完善原則。在指標的選擇中，要結合計算機網絡實際情況，并將其特征進行充分的反映，進而確保評價結果的精準性和可靠性；（3）執行性。在進行計算機網絡安全評價體系構建的過程中，需要和實際的測評工作進行匹配，從而保證其操作和評估可以順利開展。

3.3 BP 神經網絡分析

目前在整個神經網絡模型中應用最廣的模型就是BP 神經網絡模型。它主要是在誤差逆傳播算法的基礎上，來實現前饋多層網絡。通常來講，BP神經網絡為了降低網絡系統中出現的誤差幾率，通常應用最速下降的方式，來實現網絡系統里的權值和閾值的改善和修整。BP神經網絡模型主要包含三種層面，分別是輸入層、輸出層和隱層。每一層面的神經元都可以進行銜接，并且彼此間還可以進行無反饋銜接。就以單層前饋神經網絡系統為例，它只能應用在線性可分的問題中，進行求解。而多層前饋神經網絡系統，它只能應用在非線性問題中進行求解。總的來看，由于BP 神經網絡具備較高的非線性逼近能力，同時計算方面也存在一定的簡便性，所以，其可以很容易實現。

4 結束語

隨著神經網絡技術的高速發展，神經網絡技術開始被廣泛地應用在計算機網絡安全評價中。神經網絡技術具備簡潔性、完善性、獨立性以及執行性等特點，因此，可以有效的保障計算機網絡安全評價結構的合理性和精確性，是目前保證計算機網絡安全的有效措施。

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