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摘要：立足于我國計算機網絡安全發展現狀，首先介紹了計算機網絡安全的定義與發展重要性，其次對于神經網絡的特點與發展歷程進行了解讀，再次對于計算機網絡安全評價體系當中的神經網絡的構成情況進行了分析，同時提出了相應的模型構建內容與構建策略，也希望能夠為我國計算機網絡安全評價體系的構建工作提供思路與新的見解。
關鍵詞：計算機網絡安全；神經網絡；應用研究
1引言
隨著國民經濟的快速發展，當前計算機也被應用到多個不同的領域當中，同時互聯安全的影響因素也在不斷增加。除了常規的漏洞與病毒之外，還有一些針對性的入侵，不同的因素之間相互關聯，導致安全評價的難度增加，甚至出現一些非線性的處理關系。實際上，計算機的網絡安全評價過程中，一些傳統的評價方法不但具有評價準確度低、內部關聯研究不足的問題，同時也存在整體性不足的情況，比如說常見的故障樹分析以及灰色模型分析法都有這方面的問題。為了更好的分析與介紹計算機網絡安全評價活動中的神經網絡應用情況，現就計算機網絡安全的定義與發展意義分析如下。
2計算機網絡安全概述
2.1計算機網絡安全的定義
計算機技術的普及與應用改變了人們的生活與生產，同時也促進了生產力的發展。在應用過程中，由于互聯網具有較強的虛擬性特征，所以難免會出現虛擬信息被竊取、破壞的情況，導致信息持有者出現重大的損失，為了防止類似的事件發生而采取了軟硬件的保護工作，就是計算機網絡安全。
2.2計算機網絡發展的意義
在企業當中，使用計算機網絡密碼技術確保信息的安全性也逐漸成為各大企業的共識。盡管如此，由于網絡安全質量得不到全面的保障，依然出現了大量的企業信息泄露導致企業競爭力下降的情況，這既不符合市場經濟的客觀規律，同時也會導致市場的不穩定發展，甚至導致社會不安定因素的迅速增加，影響社會的長治久安。發展計算機網絡安全，為計算機網絡應用環境提供一個強有力的環境保障，不但可以更為有效的推動產業結構化改革，幫助企業在更為公平的環境中有序競爭，對于加快我國的現代化建設也具有重要的價值和意義。
3神經網絡的特點與發展
神經網絡的概念最早出現于上個世紀的40年代，當時神經生物學家與數學家合作研究并提出了以人腦為基礎的數學模型，以此來研究生物的神經元基本特征，同時期，由于開創了神經系統的研究，也為神經網絡的研究領域拓展提供了思路與借鑒。計算機科學家在接觸神經網絡的基本模型后，認識到學習機制在計算機系統中應用的可行性，進而將其導入到計算機領域當中，從而確立了感知器神經網絡模型。在該模型當中，神經網絡技術的理論得到了全面的擴充，更是被應用到計算機應用的各個領域當中，比如說聲吶波的識別以及定位就可以采用神經網絡的方式來進行獲取。隨著技術的不斷發展，一些科學家采用映射的方法來進行計算模擬，取得了較大的技術層面上的突破，其通過物理學領域當中與自組織神經網絡的穩定性連接，提出了微分非線性方程的處理模式，這為我國的神經網絡技術的應用與發展提供了良好的技術保障。時至今日，我國的神經網絡的基礎理論研究工作也取得了一定的成果，作為一個新興領域且具有挖掘潛力的領域，吸引了眾多計算機科學家與數學家的目光，成為支撐國家發展的前沿科學。
4計算機網絡安全評價體系中的神經網絡
4.1保護數據完整
在計算機網絡安全評價體系中應用神經網絡，就必須明確數據安全系統建設過程中的數據的可使用、保密以及完整的客觀要求。在計算機網絡安全體系的構建過程中，其主要包括有邏輯與物理兩個層面的安全。其中，邏輯安全是指在信息數據應用過程中具有可用、完整的特征，而物理安全則主要是指系統當中的各種設施、設備能夠得到良好的保護，從而避免出現丟失與破壞的問題。計算機網絡安全的構建，一方面需要做好管理與控制工作，確保組網硬件的穩定性，同時還需要做好計算機網絡安全的保密服務，確保其在應用過程中要在可控的范圍內進行。除此之外，由于互聯網建設水平不斷提升，當前其可能存在的網絡攻擊的來源也變得越來越廣泛，比如說國際性的攻擊以及一些物理傳輸線路方面的攻擊也是十分常見的。除此之外，計算機硬件以及通信協議方面的漏洞都是常出現的問題。在計算機網絡安全的構建過程中，同樣需要面對一些國際化的挑戰，這些挑戰來自于本地網絡、計算機國際網絡以及各個區域的黑客，他們可能會設計陷進，也可能會采取意想不到的攻擊手段實施攻擊。在大多數情況下，網絡對于用戶沒有限制，大家都可以自由獲取和資源，這也是數據完整性保障當中最難以控制的部分。
4.2建立完善的安全評價體系
安全完善的計算機網絡評價體系的特征在于全面、客觀、科學，能夠將計算機網絡安全的各方面的影響因素進行綜合反映。在計算機網絡安全評價體系的指標建設當中，多種綜合因素指標的選取都需要在客觀真實的條件下才能夠實現。除此之外，計算機網絡安全評價當中神經網絡要想發揮作用，也需要在一定的框架內實施。一般來說，計算機網絡評價體系當中的評價指標由一級評價指標以及二級評價指標共同完成，其中一級評價指標包括有邏輯、物理以及管理三個方面的內容，而二級指標則主要涉及到入侵的防范、數字簽名以及訪問控制等等數個指標組成。在進行安全評價指標體系的構建時，既要突出體系構建的完整性與真實性，同樣也需要明確計算機網絡安全評價體系構建的意義和價值，確保其指標能夠迎合時展的需求，真正提升安全級別，確保信息能夠得到合理的保護。
5計算機網絡安全評價模型設計
5.1安全評價模型的構建內容
在應用神經網絡的計算機網絡安全評價體系當中，其主要的構建內容包括有輸入、隱含以及輸出三個范疇。所謂輸入層，其實際上是神經元的節點部分，采取計算機網絡安全評價的指標進行計量，數量上保持一致。比如說計算機的網絡安全評價體系當中會包括有18個二級指標，而這些指標的安全評價模型進行輸入時，神經元節點的數量也必須以18個為基礎。隱含層的設計是以BP神經網絡為基礎進行設計的層級，在這個層級的設計時，需要考慮到節點數對于神經網絡整體性能的影響，并根據其影響的大小來進行數量的調整。比如說隱含層的節點數較多時，那么可能會導致神經網絡的整體學習行為變得更困難，而出現收斂困難的情況，而如果節點較少，會顯著降低整個神經網絡的容錯率，影響其構建的意義和價值。根據節點數的經驗公式來確定隱含層是較為有效的方法，一般選擇5個即可滿足大多數神經網絡的構建要求。神經網絡的輸出層是完成評價結果輸出的主要窗口，根據實際需求，筆者認為可以選擇四種不同的輸出結果，其中（1,1）（1,0）（0,1）（0,0）分別代表安全、基本安全、不安全和很不安全。
5.2安全評價體系的構建方法
構建計算機網絡的安全評價體系需要經過一些具體的步驟，首先，確定具體的構建目標，其次，采用BP神經網絡的優化算法來進行系統的構建，過程中要明確神經網絡的傳遞函數、目標參量以及結構初始化內容，同時還需要了解粒子群當中的初始速度、動量系數以及參數的維度等內容，結合實際需求進行簡單設置，并經過多次調整后選擇適宜的區間進行設計；再次，將不同的粒子的適應度調整好，與之前的適應度進行比較，結合經驗公式進行處理。當粒子當前適應度值合適時，要及時對其進行保存，確保能夠作為歷史最好適應度值，以便后續其他安全評價體系建立時能夠直接使用。最后，計算出粒子的慣性權值，并及時對粒子的速度以及位置進行更新，明確不同粒子之間的系統適應度值的關系，并進行分別記錄。最后，對系統適應度值的誤差進行判別，當超出之前設定的誤差限制時，那么訓練結束；如果沒有達到預期的判別，那么就繼續訓練，直至達到限值。
6總結
綜上所述，神經網絡技術的快速發展為計算機網絡安全評價提供了良好的技術保障，兩者的協調也取得了一定的進展。在計算機的網絡安全評價體系當中，由于神經網絡的技術本身具有容錯性、自動抽提以及外推的優勢特征，所以在應用過程中其具有容錯性強、外推性強以及適應性強的特點。另外，由于神經網絡技術應用于安全評價可以確保數據的自動調整，甚至可以進行自我學習與訓練，所以其能夠更好的適應不同階段的安全評價的需求?？梢灶A見，未來智能技術的發展也必然是神經網絡與證據理論、模糊邏輯技術、專家系統等多種先進技術結合發展的時代，這不但有利于推進理論的發展，也具有現實的利用價值和意義，值得在學術界推廣并加強研究。
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作者:張復初 單位:邵陽學院信息工程學院
