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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價中的應(yīng)用分析

    2017-12-30 04:17:09米文福吳建庸國網(wǎng)青海省電力公司
    數(shù)碼世界 2017年10期
    關(guān)鍵詞:計算機網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)安全神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    米文福 吳建庸 國網(wǎng)青海省電力公司

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價中的應(yīng)用分析

    米文福 吳建庸 國網(wǎng)青海省電力公司

    隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,有越來越多的木馬或者其他程序威脅網(wǎng)絡(luò)的安全,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用其中能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)的安全進行評價?;诖耍疚膶闹笜思?、建立模型以及實現(xiàn)模型等方面分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價中的應(yīng)用,旨在為優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供依據(jù),提高計算機網(wǎng)絡(luò)的安全性。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計算機 網(wǎng)絡(luò)安全

    傳統(tǒng)的線性評價在安全漏洞、病毒入侵等問題方面,無法準確的分析、反應(yīng)計算機安全評價結(jié)果,并且每項指標的精度較低。與之相比,計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價實際上是一個多指標的體系,能夠更加精準的分析、評價安全網(wǎng)絡(luò),從根本上降低計算機用戶的損失。

    1 設(shè)置評價指標集

    計算機網(wǎng)絡(luò)的安全性受多面因素的影響,所以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用其中首先要建立評價指標集。在設(shè)置評價指標集時,需要全方位的考慮各種因素,使得任何一個影響安全網(wǎng)絡(luò)安全的因素都能夠得到評價體系的考核,發(fā)揮其評價模型整體性的效用。

    具體而言,在設(shè)置評價定量指標時,其取值應(yīng)該將計算機系統(tǒng)的情況作為標準,并且積極引用專家評價的方法,提高評價指標的科學性。設(shè)計評價指標,其主要目的就是從根本上反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全的現(xiàn)狀,但是不能夠直接將所有的評價指標進行對比,因此需要使用標準化的方式處理評價指標。

    2 建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、隱含層以及輸出層,而模型中每一個不同的層有不同的設(shè)計方式,進而保障每一層都能夠發(fā)揮其自身的作用,提高網(wǎng)絡(luò)安全評價的有效性。

    (1)輸入層:該層的設(shè)計以神經(jīng)元節(jié)點為主,其設(shè)計效果受節(jié)點數(shù)量控制。在實際設(shè)計輸入層時,應(yīng)是節(jié)點、評價指標的數(shù)量一致,以此實現(xiàn)安全指標的評價。

    (2)隱含層:設(shè)計隱含層時,同樣需要考慮節(jié)點的數(shù)量。一般情況下,BP網(wǎng)絡(luò)為單隱含層,因此節(jié)點的數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)信號有密切的關(guān)系。如果節(jié)點的數(shù)量不達標,就會直接影響B(tài)P網(wǎng)絡(luò)的容錯效果;如果節(jié)點的數(shù)量超出標準范圍,則會降低安全評估的效率。結(jié)合上述問題,應(yīng)該結(jié)合計算機網(wǎng)絡(luò)的對安全的實際需求來優(yōu)化節(jié)點的數(shù)量,增強其自身的合理性,

    (3)輸出層:與輸入層、隱含層相比,輸出層僅需要2個節(jié)點,但需要保障二者之間具有聯(lián)系性,以此反應(yīng)安全評價的具體結(jié)果。另外,可以將網(wǎng)絡(luò)安全評價的結(jié)果分成4個不同的等級,及安全(1,1)、較安全(1,0)、不安全(0.1)以及極不安全(0,0),管理人員可以根據(jù)節(jié)點的輸出情況評估計算機網(wǎng)絡(luò)的安全性。

    3 實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    為了能夠?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的作用,需要提高BP網(wǎng)絡(luò)的學習性,因此在建立模型時應(yīng)將學習效果作為評價指標之一,同時對其進行優(yōu)化設(shè)計。然后,根據(jù)本文第一部分設(shè)置的評價指標,選擇出最佳的設(shè)計的方案,提高BP網(wǎng)絡(luò)的可操作性?;诰W(wǎng)絡(luò)安全評價指標的設(shè)置,需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身進行評價,即將BP網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)參數(shù)通過輸入層傳輸至模型中,以此驗證BP網(wǎng)絡(luò)模型安全評價的實際效果,只有當效果能夠滿足計算機安全需求時,才能將其應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)安全評價中。

    4 仿真與結(jié)果

    4.1 仿真過程

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真過程如下:

    (1)建立網(wǎng)絡(luò)安全評價體系,明確評價網(wǎng)路安全的評價指標,確保該體系能夠涵蓋所有的網(wǎng)絡(luò)風險內(nèi)容;

    (2)初始化粒子群;

    (3)輸出化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;

    (4)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

    (5)結(jié)合閾值參數(shù),適當?shù)恼{(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式,如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有達到安全評價的標準,則需要再次進行調(diào)整;

    (6)若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)是最大迭代參數(shù)或者是最優(yōu)參數(shù),則需要進行保留,進而完成網(wǎng)絡(luò)安全的評價。

    4.2 參數(shù)設(shè)置

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)包括學習因子參數(shù)、粒子群規(guī)模等,仿真過程需要對上述的內(nèi)容進行具體的設(shè)置:(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,可將粒子群的規(guī)模參數(shù)定為10,學習因子的參數(shù)可以定為2;(2)在初始化粒子群的過程中,應(yīng)該使其具有一定的隨機性;(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最大迭代參數(shù)為500;(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真目標誤差參數(shù)為0.001。

    4.3 仿真結(jié)果

    在分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果時,可以將傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全評價方式與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全評價方法進行對比,其結(jié)果為:(1)在評價計算機網(wǎng)絡(luò)安全時,如果采用傳統(tǒng)的評價方式,那么計算機的安全等級評價為C,而實際計算機的安全為D,二者之間存在較大的差異;(2)將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全評價方式應(yīng)用在計算機安全評價中,可以準確的檢測出計算機的安全等級,并且與實際的安全等級一致。上述的仿真結(jié)果說明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)安全評價方面具有良好的效用。

    綜上所述,計算機的網(wǎng)絡(luò)安全受多方面因素的威脅,而傳統(tǒng)的安全評價方式無法準確的反應(yīng)計算機真實的安全等級,因此需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用其中。以此為基礎(chǔ),計算機網(wǎng)絡(luò)安全等級能夠準確的被反映出來,保障了用戶信息的安全。所以,應(yīng)該加大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推廣力度,全面提高計算機網(wǎng)絡(luò)安全等級評價的準確性。

    [1]盛璐.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價中的應(yīng)用研究[J].電腦迷,2017,02:22.[2017-08-29].

    [2]原錦明.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價中的應(yīng)用研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2014,04:52-53.[2017-08-29].

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