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基于神經網絡的計算機網絡安全評價仿真模型研究

2020-09-06 13:24:37張文沛熊小杰
數碼世界 2020年8期
關鍵詞:仿真網絡安全計算機

張文沛 熊小杰

摘要:近年來,隨著計算機和網絡技術的發展,中國的計算機網絡技術得到了顯著改善。但是,但也存在一些網絡安全問題。當前,計算機網絡安全是受影響最大的問題。在計算機網絡安全性評估技術中,神經網絡是最常用的技術之一。神經網絡在評估計算機網絡的安全性和穩定性方面起著重要作用,并且高度準確。通過評估神經網絡,可以評估計算機網絡的安全級別,并制定保護其安全的措施,使得技術進步。在本文中,對用于評估計算機網絡安全性的仿真模型,以及神經網絡的相關內容進行了分析和檢查。

關鍵詞:神經網絡;計算機;網絡安全;仿真

由于大互聯網技術的飛速發展,信息系統具有極大的安全威脅。創建計算機網絡安全的仿真模型,以創建具有診斷方法和風險評估的網絡安全評估系統,以確保計算機網絡信息的安全。網絡安全評估系統無法將檢測技術和食品技術相結合,因此它尚未創建網絡安全測試和評估系統,以用于分析和評估網絡安全風險。因此,當前的主要任務是為網絡安全系統創建各種診斷和評估方法。在社會的不斷發展中,需要評估其網絡安全性。為了確保計算機網絡的安全性,本研究基于對神經系統在計算機網絡安全性評估的結構模型其他相關材料中的應用的分析。

隨著科學技術的進步,當前的計算機技術和網絡技術被廣泛使用,計算機網絡的安全性在計算機網絡的管理中起著重要的作用。但是也使人們處于網絡安全的風險中,并且有許多因素會影響計算機的安全性。為了更好地促進計算機和Internet的發展,需要對計算機網絡安全性進行評估,而最常用的計算機網絡安全性評估方法是神經網絡系統。

神經系統技術的出現主要是研究大腦的信息處理方法,神經系統技術的不斷發展,人們的也有了深刻理解。它在計算機網絡中的使用具有重要的意義和作用,受到了人們的贊賞。識別接收到的信息的處理和分析,并通過神經系統構造各種類型的神經系統來連接神經系統的每個節點。同時,它在神經系統中還具有自動識別,自學等功能,在對獲得的信息進行分析和處理后,可以自動用于后續工作。此外,神經系統還具有存儲,自我安全性等功能,可以幫助用戶快速找到解決方案。

使用計算機網絡和其他技術會增加網絡的安全風險和風險,為確保計算機和Internet的安全,必須將網絡安全系統或技術轉移到計算機安全級別和當前風險中。經過評估,并通過神經系統模型了解其評估結果。

在使用網絡和計算機技術時,安全操作起著重要的作用,因此為了使計算機網絡在操作過程中安全,必須對其進行徹底的分析和測試,以便及時從計算機網絡獲得準確的反饋。系統的運行狀態為相關技術人員判斷問題提供了依據,這與計算機的操作有關。創建計算機安全評估系統是網絡安全評估的保證,遵循的原則是:

(1)簡單性。由于計算機網絡本身非常復雜,就必須建立計算機網絡安全系統并進行轉介,評估結果的可靠性和減少計算機網絡安全性的工作量。

(2)準確性。創建計算機網絡安全評估系統時,提高計算機網絡安全評估的可靠性。

(3)完善神經系統。必須創建用于計算機網絡安全評估的安全評估系統,以確保測試項目完整,以便安全指標可以響應計算機的行為,要進行科學選擇和評估。

(4)獨立性。在評估計算機網絡的安全性過程中,有必要確保診斷指標的獨立性,以避免重復選擇并進一步提高安全性。

這種情況便于技術人員對計算機網絡運行中固有的問題做出準確,及時的判斷。建立網絡評估系統可確保計算機網絡的安全,并且必須遵循某些原則。神經系統在計算機網絡安全評估中起著重要作用,其強大的適應性為計算機網絡安全提供了安全性。因此,神經系統技術創建了計算機安全評估系統和仿真模型,以評估網絡安全性中的計算機。

計算機網絡的安全問題是當前最為關注的一個問題,為了保證計算機網絡的安全,需要對其進行安全評價。而計算機網絡安全評估必須在指定標準下,明確計算機互聯網安全的評價范圍和評價內容,進而對計算機網絡安全的基本情況和安全等級進行分析。采用相關的評價方法,對計算機網絡安全進行評價,并確定和得出計算機網絡安全級別。

從計算機,網絡技術和計算機網絡技術是復雜的系統。與它的操作有關,它影響許多方面。確保計算機網絡的運行為了安全和穩定,我們首先需要建立科學而完整的計算機網絡安全評估系統,確定計算機網絡安全評估中的指示,然后進行仿真。

系統的計算機安全評估指標從不同的角度顯示了計算機網絡的安全狀態,并且由于每個指標的維度不同,因此在評估計算機網絡的安全性過程中,無法直接比較此信息。為了更好地識別安全系統中的各種指標并有效評估計算機網絡的安全性,需要對這些指標進行統一處理。

從計算機網絡安全的現狀分析來看,計算機網絡安全可以分為四個級:A,B,C,D,A等級是安全的,D等級都不是安全的。這四個安全等級的相應值是A類:1-0.85; B類:0.85、0.7; C類:0.70.6; D類:0.6-0。

神經系統根據分配方法形成為多層凈產品,神經網絡使用斜率算法。閾值和權重會不斷調整,神經系統具有許多優點:為了更好地理解計算機網絡安全評估,它優化并完成了其結構和傳輸功能,創建了計算機網絡安全模擬模型,然后實現了計算機網絡安全。

創建計算機網絡安全評估模型后,系數為c1 = c2=2,所有粒子均用作神經系統的閾值和權重,最大重復次數為K =500。根據這項研究的結果,可以得出結論,在評估和分析計算機安全性時神經系統更加準確,評估結果僅比估計的產值有0.023錯誤,表明神經系統在計算機網絡安全性方面得到了評估。應用效果明顯,其使用加快了計算機網絡的網絡速度可以有效,準確地確定其安全指標,并為計算機工程師提供準確的檢測指標參數。

從這項研究的結果,我們可以得出結論,神經系統在評估計算機網絡安全性方面起著重要作用。將模擬模型放置在神經系統中,并嘗試制定實際的計算機網絡安全性指標。通過使用模擬的神經系統,可以實現神經系統在計算機網絡安全中的作用和優勢。它還提供了解決計算機網絡安全問題的新思路和新方法。

社會在不斷發展,網絡技術等越來越復雜。用于實際工作中。計算機技術和Internet技術現在在工作和生活中很流行,這改變了人們的職業,學習方法為人們的生活和工作帶來了舒適感。在此過程中,會增加您自己的安全風險。神經系統是近年來產生的計算機網絡安全評估方法之一。它在計算機網絡安全評估中的應用具有重要的意義和作用。根據這項研究的結果,神經系統網絡在程序中具有重大影響,準確性更高,并且隨著它的廣泛使用,它為計算機網絡評估的安全性提供了安全性。

參考文獻:

[1]溫斯琴,王彪.基于神經網絡的計算機網絡安全評價仿真模型[J].現代電子技術,2017,40(03):89-91.

[2]劉紅霞.基于神經網絡的計算機網絡安全評價仿真模型研究[J].通訊世界,2017(08):77-78.

[3]高小虎.基于神經網絡的計算機網絡安全評價仿真模型分析[J].網絡安全技術與應用,2017(04):85+93.

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