基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

◆吳文波

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

◆吳文波

（閩南科技學(xué)院 福建 362000）

為解決傳統(tǒng)評(píng)估方法在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，得出的評(píng)估結(jié)果與期望值相差較大，評(píng)估精度差等問題，開展基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究。通過基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模糊處理、確定評(píng)估指標(biāo)權(quán)重值和網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法計(jì)算，提出一種全新的評(píng)估方法。通過引入對(duì)比實(shí)驗(yàn)，證明新的評(píng)估方法在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，得出的評(píng)估結(jié)果精度更高，準(zhǔn)確性能夠得到保障。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)安全；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；評(píng)估指標(biāo)權(quán)重值

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，不僅能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)信息安全，讓網(wǎng)絡(luò)可靠地運(yùn)行，同時(shí)對(duì)于降低或預(yù)防網(wǎng)絡(luò)安全事故發(fā)生而言，也具有十分重要的價(jià)值和意義[1，2]。當(dāng)前，通過相關(guān)領(lǐng)域研究人員的探索，得出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，并且已經(jīng)得到了普遍應(yīng)用。但這種方法在實(shí)際應(yīng)用的過程中存在評(píng)估準(zhǔn)確性差、適應(yīng)性不強(qiáng)等問題。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，在應(yīng)用前首先需要結(jié)合模糊理論對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊處理，在實(shí)際應(yīng)用中具備了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的全部優(yōu)點(diǎn)，但目前這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域當(dāng)中的應(yīng)用較少。針對(duì)上述傳統(tǒng)評(píng)估方法存在的問題，在充分考慮到網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可能涉及的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素的影響下，本文結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出一種全新的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

1 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法設(shè)計(jì)

1.1 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模糊處理

在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估前，首先需要結(jié)合模糊理論對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊處理。網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)的模糊處理具體操作為：

第一步：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)模糊集合K。分別構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)因素集和一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判集。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)因素集為W；網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判集為V，則W可表示為W={w1，w2，w3，……，wn}，V可表示為V={v1，v2，v3，……，vn}，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)模糊集合K可表示為K={W（n），V（n）}；

第二步，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)模糊集合K的隸屬度矩陣P[3]。將網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家給出的風(fēng)險(xiǎn)因素設(shè)置為wi，其中i的取值為i=1，2，3，……，m。將多維網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專業(yè)給出的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行綜合分析，再通過計(jì)算得出各個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全的風(fēng)險(xiǎn)因素以及對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判集的隸屬度概率，求解得出P，其表達(dá)式如下：

第三步，為進(jìn)一步現(xiàn)實(shí)每個(gè)影響因素在網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中的重要程度，還需要構(gòu)建相應(yīng)的權(quán)重集合，各個(gè)影響因素的權(quán)重集合為T，則T={t1，t2，t3，……，tn}，綜合上述分析，得出網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估綜合隸屬度的計(jì)算公式為：

1.2 確定評(píng)估指標(biāo)權(quán)重值

利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的模糊處理后，還需要對(duì)評(píng)估過程中涉及影響因素的權(quán)重值進(jìn)行分配。本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析的方法將影響網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的因素劃分為物理安全因素、運(yùn)行安全因素、保密安全因素和管理安全因素，共四個(gè)組成部分[4]。分別從四個(gè)部分對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行分析，并根據(jù)相關(guān)系數(shù)將對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)影響較小的評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行剔除，最后得出的評(píng)估指標(biāo)及相應(yīng)的權(quán)重值如表1所示。

表1 本文評(píng)估方法評(píng)估指標(biāo)與權(quán)重值對(duì)照表

表1中根據(jù)實(shí)際情況，確定影響網(wǎng)絡(luò)安全的因素評(píng)估指標(biāo)的總值可不為1。根據(jù)表1中選擇出的評(píng)估指標(biāo)對(duì)上述經(jīng)過模糊處理的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，同時(shí)需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)樣本進(jìn)行預(yù)處理，以此降低評(píng)估過程中輸入?yún)?shù)的個(gè)數(shù)，從而加快收斂速度，提高評(píng)估精度。

1.3 網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法計(jì)算

根據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行特征，本文引入三層結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)格式，其中第一層為輸入層，可看作是本文評(píng)估方法的輸入層；第二層為中間層，可看作是本文評(píng)估方法的中間層；第三層為輸入層，可看作是本文評(píng)估方法的輸出層。與輸入層和輸出層相比，中間層的節(jié)點(diǎn)數(shù)會(huì)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的具體情況發(fā)生改變，因此對(duì)于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，中間層的節(jié)點(diǎn)數(shù)是否判斷正確，是評(píng)估結(jié)果是否準(zhǔn)確最關(guān)鍵的影響因素。若中間層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量過少，則評(píng)估過程中能夠?qū)崿F(xiàn)利用價(jià)值的數(shù)據(jù)較少，評(píng)估精度低；若中間層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量過多，則在進(jìn)行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程中，會(huì)造成大量的學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)冗余，增加評(píng)估的計(jì)算量和計(jì)算壓力。因此，針對(duì)上述特點(diǎn)，本文通過如下公式完成對(duì)中間層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定：

2 實(shí)驗(yàn)論證分析

表2 兩種評(píng)估方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表

3 結(jié)束語

為提高網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性，本文結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出一種全新的評(píng)估方法，同時(shí)結(jié)合對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了該方法的實(shí)際應(yīng)用效果。通過研究得出，在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用下，評(píng)估方法在整個(gè)評(píng)估過程中不會(huì)受到外界影響因素的干擾，在一定程度上解決了傳統(tǒng)評(píng)估方法實(shí)用性和評(píng)估結(jié)果精度低的問題。同時(shí)，在進(jìn)行評(píng)估前，基于模糊理論對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，也進(jìn)一步提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別能力。

[1]方舟，劉輝，張偉，張冰冰. 氣體絕緣金屬封閉開關(guān)設(shè)備運(yùn)輸振動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法設(shè)計(jì)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[J]. 電氣技術(shù)，2021，22（04）：57-62.

[2]辛晶，楊玉勝. 基于網(wǎng)絡(luò)層次分析法的石油化工設(shè)施安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 災(zāi)害學(xué)，2021，36（02）：151-154.

[3]張涵，呂政權(quán)，彭道剛，李朝陽，王丹豪. 基于HCR和Bowtie的綜合能源環(huán)境下電力網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 江西電力，2021，45（04）：7-11.

[4]超凡，楊智，杜學(xué)繪，韓冰. 基于多因素聚類選擇的Android應(yīng)用程序分類風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[J]. 網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報(bào)，2021，7（02）：161-173.