計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究

李忠武　陳麗清

摘 要： 研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中的應(yīng)用價(jià)值。分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及其發(fā)展歷程，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的概念、影響因素及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的脆弱性，按照可行性、簡(jiǎn)要性、獨(dú)立性、完備性和準(zhǔn)確性的設(shè)計(jì)原則建立計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系，利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，然后應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)模型，按照安全評(píng)價(jià)步驟對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以降低計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，降低由于安全問(wèn)題造成的各項(xiàng)損失。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力的智能人工算法技術(shù)，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中具有極大的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞： 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)； 安全評(píng)價(jià)； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 安全評(píng)價(jià)體系

中圖分類(lèi)號(hào)： TN964?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2014）10?0080?03

Abstract： To study the application value in computer network security evaluation of neural networks， the characteristics and development progress of neural networks， computer network security concept， influencing factors and vulnerability of computer systems are analyzed. The computer network security evaluation system is established according to the design principles of feasibility， independence， completeness and accuracy. BP neural network is optimized by using the particle swarm optimization algorithm. The computer network security evaluation model is designed by means of BP neural network. computer network security is evaluated according to the steps of safety assessment. The application of neural network in the computer network security evaluation can reduce the risk of computer network security and reduce the loss caused by security factors. The neural network is a kind of artificial intelligence algorithm technology with adaptive， self?organizing and self?learning capacities， and has a great application value in computer network security assessment.

Keywords： computer network； safety evaluation； neural network； security evaluation system

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，和計(jì)算機(jī)的廣泛運(yùn)用，影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的因素不斷增多，如病毒、漏洞、入侵等，每種影響因素之間相互關(guān)聯(lián)，安全評(píng)價(jià)結(jié)果與因素之間，存在非線性、較復(fù)雜的關(guān)系。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法，操作較復(fù)雜，不能準(zhǔn)確地描述安全評(píng)價(jià)結(jié)果與因素之間的關(guān)系，評(píng)價(jià)結(jié)果精確度較低，如灰色模型、故障樹(shù)分析法和層次分析法等。專(zhuān)家評(píng)價(jià)系統(tǒng)，是另一種評(píng)價(jià)方法，但系統(tǒng)評(píng)價(jià)時(shí)，需要與專(zhuān)家豐富的知識(shí)相聯(lián)系，安全評(píng)價(jià)缺乏科學(xué)性，評(píng)價(jià)結(jié)果不客觀，有主觀性，不適合對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果與因素之間，復(fù)雜關(guān)系的安全評(píng)價(jià)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是由大量的神經(jīng)元相互連接，形成的非線性自適應(yīng)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，能夠自身總結(jié)規(guī)律，適應(yīng)環(huán)境，完成某種過(guò)程控制、識(shí)別或運(yùn)算，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有自行處理的特點(diǎn)，可以大大提高工作效率，

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及發(fā)展

早在20世紀(jì)40年代初期，神經(jīng)生物學(xué)家與數(shù)學(xué)家合作，提出第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以人體腦部信息處理為基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)學(xué)模型研究腦細(xì)胞結(jié)構(gòu)、動(dòng)作和生物神經(jīng)元的生理基本特征。這一時(shí)期，開(kāi)創(chuàng)了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探究，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些方面提供可能[1]。

1958年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，增加學(xué)習(xí)機(jī)制，提出感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)理論應(yīng)用到工程中。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以對(duì)聲納波及時(shí)識(shí)別，準(zhǔn)確確定敵方潛水艇的位置。這一時(shí)期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成發(fā)展歷史上的第一次高潮。上世紀(jì)80年代，科學(xué)家提出映射自組織網(wǎng)絡(luò)模型，利用映射特有的拓?fù)湫再|(zhì)在計(jì)算中進(jìn)行模擬。1982年生物物理學(xué)家，詳細(xì)闡述全局與自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部之間的穩(wěn)定性，認(rèn)識(shí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一組微分非線性方程。與此同時(shí)，我國(guó)部分計(jì)算機(jī)科學(xué)家和數(shù)學(xué)家，開(kāi)始對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新興領(lǐng)域產(chǎn)生濃厚興趣，開(kāi)展長(zhǎng)期的研究工作。

2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

（1） 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全，是利用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)管理控制措施，使計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，數(shù)據(jù)的可使用性、完整性和保密性受到相應(yīng)保護(hù)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全包括邏輯安全和物理安全。邏輯安全，主要包括信息數(shù)據(jù)的可用性、保密性和完整性。物理安全，主要包括，利用物理對(duì)計(jì)算機(jī)相關(guān)設(shè)施及系統(tǒng)設(shè)備等，起到保護(hù)作用，避免丟失、破壞等。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全，不僅包括管理控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的軟件、組網(wǎng)的硬件，還包括簡(jiǎn)便快捷的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和共享資源。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全，具有保密性、完整性、可用性、可控性和可審查性五個(gè)特征。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)具有開(kāi)放性、國(guó)際性和自由性，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遭受的攻擊，來(lái)自多個(gè)方面，如物理傳輸線路攻擊，網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議攻擊，計(jì)算機(jī)硬件、軟件漏洞攻擊等。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全面臨著國(guó)際化挑戰(zhàn)，不僅是本地網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)，可以對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)造成攻擊，互聯(lián)網(wǎng)上的其他國(guó)家黑客，也可以對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)造成攻擊。大部分計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)用戶(hù)沒(méi)有技術(shù)等方面的限制，用戶(hù)可以自由獲取信息、發(fā)布信息等。

（2） 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系，是針對(duì)影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全因素建立的體系。通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系，能全面、合理、客觀、科學(xué)地反映計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的主要影響因素。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系中的評(píng)價(jià)指標(biāo)，應(yīng)當(dāng)綜合多種因素得當(dāng)選取，應(yīng)從一方面準(zhǔn)確地反映評(píng)價(jià)信息，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中，保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分發(fā)揮作用[2]。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系中的一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，由邏輯安全、物理安全和管理安全構(gòu)成。邏輯安全評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括9個(gè)二級(jí)指標(biāo)，分別是入侵防范、數(shù)據(jù)加密、防病毒措施、數(shù)字簽名、軟件安全、訪問(wèn)控制、系統(tǒng)審計(jì)、數(shù)據(jù)恢復(fù)和數(shù)據(jù)備份。物理安全評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括6個(gè)二級(jí)指標(biāo)，分別是設(shè)備安全、容錯(cuò)冗余、線路安全、供電安全、網(wǎng)絡(luò)機(jī)房安全和防電磁泄漏措施。管理安全評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括4個(gè)二級(jí)指標(biāo)，分別是應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制、人員安全培訓(xùn)、安全管理制度和安全組織體系。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系的建立原則，包括以下5點(diǎn)：

① 可行性。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系應(yīng)當(dāng)符合實(shí)際的測(cè)評(píng)工作，便于測(cè)評(píng)和操作；

② 簡(jiǎn)要性。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)，應(yīng)當(dāng)極具代表性，層次分明，簡(jiǎn)單扼要；

③ 獨(dú)立性。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)，選取時(shí)避免重復(fù)，盡可能的減少指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系，能準(zhǔn)確的體現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的實(shí)際問(wèn)題；

④ 完備性。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)選取應(yīng)得當(dāng)，能完整、全面的反映計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的主要特征，保證評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性；

⑤ 準(zhǔn)確性。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)，應(yīng)當(dāng)準(zhǔn)確體現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的技術(shù)水平。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種按照誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǎ?xùn)練的前饋多層網(wǎng)絡(luò)，是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，應(yīng)用最廣泛的模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則，是采用最速下降法，通過(guò)反向傳播，不選調(diào)整網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的閾值和權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的誤差平方和達(dá)到最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸出層、隱層和輸入層。每層神經(jīng)元僅僅與相鄰層的神經(jīng)元相互連接，與同層內(nèi)的神經(jīng)元無(wú)連接，每層神經(jīng)元之間沒(méi)有反饋連接，三層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)共同組成，具有結(jié)構(gòu)層次的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。單層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，只能用于求解線性可分問(wèn)題，而多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以用于求解非線性的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題[3]。

4 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)模型的設(shè)計(jì)

應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)模型，包括輸入層、隱含層和輸出層。

（1） 輸入層。輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，必須與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量相一致。例如，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系中，設(shè)計(jì)了18個(gè)二級(jí)指標(biāo)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)模型，輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量設(shè)計(jì)時(shí)，也必須是18個(gè)。

（2） 大部分BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用單向隱含層。在設(shè)計(jì)時(shí)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)量多少對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生的影響較大。如果隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)量過(guò)多，會(huì)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間延長(zhǎng)，嚴(yán)重時(shí)不能收斂；如果隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)量過(guò)少，會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力變差。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)量應(yīng)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定。通常情況下為5個(gè)。

（3） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的設(shè)計(jì)，是針對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)的結(jié)果。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為2個(gè)，輸出結(jié)果為（1，1）表示安全；（1，0）表示基本安全；（0，1）表示不安全；（0，0）表示很不安全。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)的具體步驟，分為以下幾個(gè)方面：

（1） 構(gòu)建計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)體系；

（2） 使用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)系統(tǒng)，克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身局限性。

優(yōu)化方法如下：

（1） 將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)向量、傳遞函數(shù)和結(jié)構(gòu)等初始化；

（2） 對(duì)粒子群的初始速度、初始位置、動(dòng)量系數(shù)、迭代次數(shù)、參數(shù)維數(shù)和規(guī)模等進(jìn)行設(shè)置；

（3） 利用粒子群訓(xùn)練集訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，評(píng)價(jià)適應(yīng)度值；

（4） 將每個(gè)粒子的歷史，最好的適應(yīng)度值與當(dāng)前適應(yīng)度值相比較。如果當(dāng)前適應(yīng)度值比歷史最好的適應(yīng)度值優(yōu)，則將粒子當(dāng)前適應(yīng)度值保存，作為個(gè)體粒子歷史最好的適應(yīng)度值；

（5） 計(jì)算粒子的慣性權(quán)值；

（6） 各個(gè)粒子速度和位置進(jìn)行更新，每個(gè)粒子與粒子群之間的系統(tǒng)適應(yīng)度值誤差，應(yīng)當(dāng)分別記錄；

（7） 對(duì)系統(tǒng)適應(yīng)度值誤差進(jìn)行判斷，當(dāng)誤差超過(guò)允許的最大迭代次數(shù)，或達(dá)到已經(jīng)設(shè)定好的誤差限值，結(jié)束訓(xùn)練。粒子的全局歷史，最優(yōu)位置就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)閾值和最佳權(quán)值。

利用優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)。

5 結(jié) 語(yǔ)

近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展迅速，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用越來(lái)越廣，并取得了較大的成果。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中，應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，具有自適應(yīng)性、容錯(cuò)性、外推性、自動(dòng)抽提功能等優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)自我調(diào)整減小誤差，對(duì)直接數(shù)據(jù)或數(shù)值進(jìn)行訓(xùn)練，自動(dòng)確定原因與結(jié)果之間的關(guān)系，總結(jié)規(guī)律，并將已學(xué)的知識(shí)應(yīng)用到其他類(lèi)似樣本中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有在線實(shí)時(shí)使用的潛力，保證計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和客觀性，防止在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)階段，評(píng)價(jià)人員主觀存在不確定性，以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)的模糊性，是一種有效、可靠的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)方法。在本文研究中，主要分析了計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及發(fā)展，研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)雖然發(fā)展較快，應(yīng)用較廣，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)目前并不是完全成熟。智能技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)、證據(jù)理論、分形、粗集、混沌、小波、遺傳算法、專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊邏輯等技術(shù)相互融合，共同發(fā)揮更大的作用。關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)相融合的，應(yīng)用和特點(diǎn)等方面，仍值得廣大學(xué)者深入研究。

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