基于卷積神經網絡的無線網絡安全風險評估及控制

摘要：隨著無線網絡的普及，其安全風險日益凸顯。為了有效評估和控制這些風險，本文提出了一種基于卷積神經網絡的無線網絡安全風險評估和控制方法。首先，介紹了卷積神經網絡的基本原理及其在網絡安全領域的應用。然后，利用卷積神經網絡構建無線網絡安全風險評估模型，并結合遺傳算法優化無線網絡控制策略，實現無線網絡穩定控制優化。仿真實驗表明，該方法能夠有效評估無線網絡安全風險，并提高無線網絡的穩定性。

關鍵詞：卷積神經網絡；無線網絡；安全風險評估；控制方法；遺傳算法

一、引言

隨著無線網絡技術的不斷發展，無線網絡設備逐漸向智能化、微小型化、高集成化方向發展。與此同時，無線網絡在安全方面也面臨著一系列的挑戰，這些挑戰主要表現在：無線網絡中惡意程序不斷增加，節點的連接被破壞；無線網絡設備中存在后門，容易被黑客攻擊；無線網絡中的數據被竊取，導致網絡服務中斷；無線網絡設備的安全性也有待進一步提高。因此，為了保障無線網絡安全，需要對其進行風險評估和控制。目前，在風險評估和控制領域使用較多的方法是基于人工神經網絡（ANN）和機器學習的方法，但這些方法僅能對已知的風險進行評估。本文旨在利用卷積神經網絡（CNN）對無線網絡安全風險進行評估，并采用遺傳算法優化無線網絡控制策略，提高無線網絡的穩定性。

二、 卷積神經網絡理論基礎

卷積神經網絡是一種深度學習模型，特別適合處理具有網格結構的數據，如圖像、語音和時間序列等。其基本原理是通過共享權重的卷積層和池化層逐層提取特征，并通過全連接層進行分類或回歸等任務。在網絡安全領域，卷積神經網絡可用于檢測和防御各種網絡攻擊。卷積神經網絡的全連接層是實現分類和回歸等任務的基本單元。在實際應用中，卷積神經網絡的全連接層往往采用一種特殊的激活函數，如ReLU、Regularize、Sigmoid等，以使輸入數據具有更好的可解釋性。

三、 無線網絡安全風險評估及控制方法

（一）卷積神經網絡模型的無線網絡安全風險評估

基于卷積神經網絡的無線網絡安全風險評估方法主要包括數據預處理、特征提取、模型訓練和評估等步驟。

首先，對無線網絡中的流量數據進行預處理，提取出與安全風險相關的特征。在無線網絡流量數據中提取出的特征主要包括時間、頻率、流量大小和業務類型等。這是因為，無線網絡流量數據是由大量的數據包組成的，其中包含了大量的信息，如傳輸時間、傳輸速率等。

其次，利用卷積神經網絡對這些特征進行訓練和分類，以識別出異常流量和潛在的安全威脅。由于無線網絡流量數據中的特征和安全威脅具有多樣性，因此，需要使用一種有針對性的方法來訓練卷積神經網絡，以便它可以快速識別和分類潛在的安全威脅。此外，還可以利用卷積神經網絡對無線網絡流量數據進行異常檢測。

最后，通過交叉驗證等技術對模型進行評估，以確定其準確性和可靠性。本文通過使用卷積神經網絡來訓練無線網絡流量數據特征提取模型，并利用該模型進行無線網絡流量數據異常檢測，從而實現對無線網絡安全風險的準確評估。

（二）遺傳算法與PPIIDD無線網絡穩定控制優化方法

遺傳算法與無線網絡控制策略的結合，為無線網絡的優化提供了新的可能。卷積神經網絡的輸出結果為遺傳算法提供了豐富的信息依據，使得PPIIDD控制參數的優化變得更加精細和智能。在此基礎上，首先需要建立一個無線網絡不安全狀態分析模型，這個模型將有助于更好地理解無線網絡的運行狀態，從而為后續的優化提供理論支持。遺傳算法在優化PPIIDD控制過程的過程中，采用了生物進化原理，模擬自然選擇、交叉和變異等機制，使得控制過程更加智能化、自適應化。通過不斷迭代優化，遺傳算法能夠找到最優的PPIIDD控制參數，從而提高無線網絡的穩定性。

為了驗證這一方法的有效性和優越性，本文進行了大量的仿真實驗。實驗結果表明，在無線網絡不安全狀態分析模型中引入遺傳算法優化PPIIDD控制參數，能夠有效提高無線網絡的穩定性。尤其是當PPIIDD參數設置不合理時，該方法可以顯著提高網絡的穩定性，降低系統發生安全事故的風險。

通過進一步分析發現，遺傳算法優化PPIIDD控制參數的優勢在于，它不僅能夠適應無線網絡的動態變化，還能夠自適應地調整控制策略，從而使得無線網絡始終保持在穩定狀態。這種方法具有很強的適應性和魯棒性，為無線網絡的穩定運行提供了有力保障。

四、 仿真實驗

（一）數據來源

在當前的網絡環境中，無線網絡安全風險的評估與預測顯得尤為重要。為了提高無線網絡安全風險評估的準確性，本文提出了一種基于數據驅動的方法。首先，本文從眾多的風險數據中隨機抽取一部分作為樣本數據和測試數據，以驗證本文所提方法的有效性。這些風險數據主要包括四種類型：拒絕服務類風險（DOS）、遠程用戶未授權訪問風險（U2R）、未授權應用本地超級權限訪問風險（R2L）和掃描風險（Probe）。為了更好地理解這些風險數據，本文將其分為訓練樣本和測試樣本，如圖1所示。

在本研究中，提出了一種基于神經網絡的方法，并將其與兩種常用的神經網絡方法進行對比測試，以驗證其在無線網絡安全風險評估中的優越性。

首先，需要明確訓練樣本和測試樣本在本次研究中的作用。訓練樣本主要用于訓練模型，讓模型學會如何對無線網絡安全風險進行評估。而測試樣本則用于評估模型的性能，以檢驗訓練效果是否達到預期。在對比測試階段，本文選擇了兩種常用的神經網絡算法，分別是BP（Back Propagation）神經網絡和RBF（Radial Basis Function）神經網絡。這兩種神經網絡方法在許多領域中表現出良好的性能，因此是本次對比測試的理想

選擇。在對比測試過程中，本文設定了兩個主要的評估指標：正確率和誤報率。正確率是指模型預測正確的樣本占總樣本數的比例，它能反映出模型在學習過程中的準確性。而誤報率則是指模型將正常樣本誤判為風險樣本的比例，它能反映出模型在實際應用中的可靠性。經過對比測試發現，基于本文方法構建的神經網絡在正確率和誤報率方面均表現出較好的性能。與BP神經網絡和RBF神經網絡相比，本文所提方法在正確率方面具有更高的準確性和穩定性，能夠在無線網絡安全風險評估中實現更準確的預測。同時，本方法也具有較低的誤差，能夠有效降低將正常樣本誤判為風險樣本的概率。

（二）無線網絡安全風險評估的正確率與誤報率

為了全面比較基于卷積神經網絡的無線網絡安全風險評估方法在無線網絡安全風險評估領域的性能，本實驗分別使用基于 BP神經網絡、支持向量機和卷積神經網絡的方法，對無線網絡安全風險進行評估。在實驗中，采用了準確率、召回率和F1分數等指標來評估無線網絡安全風險評估模型的性能。實驗結果表明，基于卷積神經網絡的無線網絡安全風險評估模型具有較高的準確率和召回率，能夠有效識別異常流量和潛在的安全威脅。同時，通過調整模型參數和控制策略優化等方法，可以進一步降低誤報率和漏報率。在網絡安全風險評估領域，本文提出的方法與對比方法在正確率與誤報率方面的測試結果如圖2、圖3所示。

經過全面的比較，本文所提出的無線網絡安全風險評估方法在評估準確性和可靠性方面表現出色。在眾多評估方法中，本文的方法在評估無線網絡安全風險時，正確率最高，誤報率最低。這一成果彰顯了本文方法在無線網絡安全風險評估領域的優勢。相較于其他方法，本文方法在評估無線網絡安全風險時具有明顯的優勢。通過大量實驗驗證，本文方法在降低誤報率的同時，還能確保評估結果的正確性，這使得本文方法在無線網絡安全風險評估領域具有較高的可信度。

（三）無線網絡評估和控制的實時性分析

在實時性方面，本文測試了無線網絡安全風險評估和控制系統的處理速度和響應時間。實驗結果表明，該系統具有較好的實時性能，能夠快速地對無線網絡流量進行安全風險評估和控制操作。這對于及時發現和防御網絡攻擊、提高無線網絡的安全性和穩定性具有重要意義。為驗證系統的實時性，本文采用 MATLAB語言，編寫了“基于卷積神經網絡的無線網絡安全風險評估和控制系統”的程序，并在實驗中對其進行測試。仿真實驗結果表明，在不同的時間段內，該系統的處理速度和響應時間都是比較理想的，總體上沒有明顯的延遲。而在系統運行過程中，有較高比例的錯誤率出現。這是因為該系統無法準確地對無線網絡流量進行安全風險評估和控制操作，存在較大的誤報。對此，本文通過改變卷積神經網絡結構，對數據進行深度融合處理，提高了系統的實時性能，能夠及時準確地發現和防御網絡攻擊。

并且在不同時間段內，該系統的平均錯誤率呈現出逐漸下降的趨勢。這是因為在系統運行過程中，經過數據預處理和卷積神經網絡訓練后，可以對數據進行深度融合處理，同時通過訓練樣本的增加降低了誤報率。

（四）無線網絡控制效果分析

在實驗中，本文對無線網絡的安全風險評估值和控制效果進行了分析。為了驗證該方法的實際控制效果，用實驗數據來說明，其中n為無線網絡節點的數目，m為無線網絡節點的個數。基于遺傳算法優化的PPIIDD無線網絡穩定控制方法的平均丟包率比基于PPIIDD無線網絡穩定控制方法低，并且比傳統方法高。這表明基于遺傳算法優化的PPIIDD無線網絡穩定控制方法的控制效果更好。期間也可以發現，隨著無線信號接收功率的增大，隨著網絡節點數目的增多和半徑的增大，信號傳輸速率降低，無線信號覆蓋范圍減小。為了驗證無線網絡控制效果，本文采用了無線信號覆蓋范圍、傳輸速率和丟包率等指標來衡量控制效果的好壞。實驗結果表明，基于遺傳算法優化的PPIIDD無線網絡穩定控制方法能夠顯著提高無線網絡的覆蓋范圍和傳輸速率，降低丟包率。這表明該方法能夠有效地提高無線網絡的穩定性和可靠性。實驗結果表明，當無線網絡安全風險評估值較低時，該方法能夠準確地評估出網絡安全風險的大小和高低，并能夠通過調節功率來控制網絡的安全風險；當無線網絡安全風險評估值較高時，該方法能夠通過調節功率來控制網絡的安全風險，并能夠通過調節功率來控制網絡的安全風險。

五、結束語

綜上所述，本文提出了一種基于卷積神經網絡的無線網絡安全風險評估和控制方法，首先對無線網絡中的流量數據進行預處理和特征提取，利用卷積神經網絡進行訓練和分類，從而識別出異常流量和潛在的安全威脅。同時，結合遺傳算法優化無線網絡控制策略，實現PPIIDD無線網絡穩定控制優化。通過仿真實驗證明了該方法在無線網絡安全風險評估、控制效果和實時性等方面具有較高的性能。與傳統方法相比，本文提出的方法在識別異常流量和潛在安全威脅方面具有更高的準確率和召回率，同時能夠提高無線網絡的覆蓋范圍、傳輸速率和降低丟包率。

作者單位：張生成 酒泉職業技術學院

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