關于神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機網(wǎng)絡安全評價中的應用探析

摘 要：隨著計算機網(wǎng)絡時代的發(fā)展，其相關技術水平也取得了飛躍式的進步，而網(wǎng)絡安全則是計算機發(fā)展中最讓人關注的問題。計算機已經(jīng)不再是傳統(tǒng)對文件單一式的處理方式，而是利用網(wǎng)絡信息實現(xiàn)更為復雜的辦公服務。如何在使用過程中保證網(wǎng)絡安全，是計算機網(wǎng)絡技術所面臨的難題，而神經(jīng)網(wǎng)絡能為網(wǎng)絡安全評價起到一定的作用。因此，本文對神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機網(wǎng)絡安全評價中的應用作出探析。

關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡；計算機網(wǎng)絡安全評價；應用探析

現(xiàn)如今，人們的日常生活和工作都已經(jīng)離不開計算機，但各類安全風險也屢次出現(xiàn)在使用過程中，給用戶帶來很多的擔憂和不便。神經(jīng)網(wǎng)絡在多個方面都具有智能人工算法技術，如組織能力和適應能力等，能為計算機網(wǎng)絡安全評價起到了極大的作用。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡的概念

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展

神經(jīng)網(wǎng)絡（neural network，NN）是對神經(jīng)單元通過大量處理，而組建的網(wǎng)絡復雜結構，具有簡化和模擬人體大腦的功能。在儲存信息上，神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力和適用能力都很強大，并具有十分可觀的容錯能力，是傳統(tǒng)信息算法的有效突破，可以將處理信息的方式按照人體大腦思維模式來進行。人工神經(jīng)網(wǎng)絡于20世紀40年代開始初步研究，同時對MP神經(jīng)元模型有了認識。到了20世紀50年代末，研究者們通過MP神經(jīng)元模型將感知器這一實物進行了設計。美國國防部于20世紀90年代初對神經(jīng)網(wǎng)絡的各個應用領域進行了進一步開發(fā)，第一是地震信號監(jiān)測；第二是識別目標；第三是識別和處理聲吶信號等，并具有很大的進展。神經(jīng)網(wǎng)絡技術在中國的起步開始于20世紀80年代末，雖然起步較落后于其它國家，但在研究成果上也有很大的成效。

（二）神經(jīng)網(wǎng)絡的特點

神經(jīng)網(wǎng)絡的特點可以分為四點，第一是學習能力；第二是分布式；第三是并行性；第四是非線性等。首先，較好的學習能力是神經(jīng)網(wǎng)絡的主要特點，其可以根據(jù)抽象訓練而得到樣本的相關數(shù)據(jù)特征，這不僅說明神經(jīng)網(wǎng)絡的智能運用，更是充分體現(xiàn)了強大的網(wǎng)絡計算機適應功能。其次，分布式在傳統(tǒng)計算機中是串行運行的，在不同的單元中儲存信息，如果其中一個存儲單元遭到破壞都將對整個信息存儲造成影響。但在神經(jīng)網(wǎng)絡中，其是通過神經(jīng)元來分散儲存信息，連接權值和單獨的神經(jīng)元必須進行組織才能發(fā)揮作用。如果損壞到連接權值或是單一神經(jīng)元，不會影響到整體信息，這是神經(jīng)系統(tǒng)具有強大穩(wěn)定性和容錯能力的表現(xiàn)。同時，在外界干擾下輸入信號，不會產(chǎn)生較大畸變的輸出信號。再次，神經(jīng)網(wǎng)絡的聯(lián)想能力通過分布式的結構來實現(xiàn)，其主要體現(xiàn)在對人體大腦結構通過網(wǎng)絡來進行模擬。在信息被神經(jīng)元接收并進行處理時，每個神經(jīng)元都是單獨的，對接收信息進行分別處理再各自輸出，這是神經(jīng)網(wǎng)絡的并行性，其具有極高效率的信息處理能力。最后是神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性，其能對輸入和輸出的非線性映射有效實現(xiàn)，輸入與輸出的分線性關系通過神經(jīng)網(wǎng)絡，可以對大部分無模型的非線性關系加以模擬，是研究非線性系統(tǒng)的主要途徑。

2 計算機所存在的網(wǎng)絡安全問題

計算機所面對的網(wǎng)絡安全問題大致可以分為幾類，第一是病毒危害；第二是黑客攻擊；第三是IP地址盜用等。網(wǎng)絡安全有保密性、完整性、可用性、可控性、可審查性等五個方面的特點。網(wǎng)絡安全問題中，計算機病毒是最常見的，具有極大的破壞性和隱蔽性，并具有高傳播速度。常見的計算機病毒有蠕蟲和震網(wǎng)等，其能嚴重破壞計算機網(wǎng)絡，要對其進行清除也有很大難度。近年來，黑客攻擊頻率也在不斷增加，且具有一定的目的性，這些黑客為了窺探他人隱私，對用戶計算機隱私進行竊取。部分黑客的目的是為了報復或抗議某些事件，對公共網(wǎng)絡和政府網(wǎng)絡進行大肆攻擊，企圖對網(wǎng)頁內(nèi)容進行篡改，造成一定的社會負面影響。另外，IP地址盜用也是計算機網(wǎng)絡安全中的主要問題，對用戶IP進行盜取，并騷擾和破壞使用用戶的個人信息等，給用戶的個人信息安全帶來了極大隱患。

3 計算機網(wǎng)絡安全評價中神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

（一）安全評價體系的建立

計算機網(wǎng)絡安全評價對于計算機相關安全隱患都有所包含，其可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡來對網(wǎng)絡安全評價體系進行建立，預防潛在威脅對計算機網(wǎng)絡造成的破壞。第一步需要對安全評價指標進行確立，其應當具有最基本的幾項原則，第一是獨立；第二是準確；第三是可靠。在進行評價時，應當選擇評價對象強層分明的代表性。第二步是對評價指標進行各項標準化和取值。由于每個評價指標具有不同對象的評價，所以每個評價指標的標準和取值也是有差別的。第三步是評價結果庫的建立，其完整的建立應當根據(jù)不同評價指標的不同特點來進行參考。如要對網(wǎng)絡安全級別進行結果評價，可以分為幾個等級，第一是安全；第二是比較安全；第三是不安全；第四是嚴重危害等，并對每個評價做出詳細的說明，使計算機網(wǎng)絡安全形成的原因、結果和評價得到用戶的清楚認識。要對網(wǎng)絡安全評價體系進行建立，可以通過幾個原則來進行，第一是準確性；第二是完整性；第三是獨立性；第四是簡要性。

（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

在計算機網(wǎng)絡的應用中，使用最為廣泛的是BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡。BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有學習、記憶和自適應等能力，能夠有效處理非線性、不確定性或模糊關系。BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過對樣本信號不斷傳播和訓練，保證最低限度的誤差傳播，其在實際應用過程中，具有很大的安全作用。在識別對象和分類上，BP神經(jīng)網(wǎng)絡的靈敏度都十分優(yōu)越，可以對網(wǎng)絡安全中心進行快速的診斷和監(jiān)督。但是，BP神經(jīng)網(wǎng)絡的缺陷在于魯棒性和容錯率相對較低，在快速實現(xiàn)安全監(jiān)測的同時，難以保證準確度。另外，收斂效果不佳也是BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法存在的問題，其缺少標準統(tǒng)一的網(wǎng)絡隱層節(jié)點。安全評價模型依靠BP神經(jīng)網(wǎng)絡來建立，首先要使神經(jīng)元接數(shù)量在輸入層設計中達到評價指標。然后利用單層結構來設計隱層含，對選取的節(jié)點數(shù)量進行網(wǎng)絡綜合考量。最后是安全評價結果利用輸入層來進行設計，以保證精確性的安全評價。

（三）ART神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

ART（Adaptive Resonance Theory）神經(jīng)網(wǎng)絡，即自適應共振理論神經(jīng)網(wǎng)絡，是一種自組織神經(jīng)網(wǎng)絡結構，是無教師的學習網(wǎng)絡。ART能自組織地產(chǎn)生對環(huán)境認識編碼。ART神經(jīng)網(wǎng)絡適用的網(wǎng)絡安全評價包括有謠言散播和攻擊他人等一些非安全性操作。在功能上來講，ART主要對語音、圖像、文字等進行識別，對其安全程度進行判斷，并通過搜索大量數(shù)據(jù)來對模式建立固定的安全評價模型。ART神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢在于穩(wěn)定性強、聚類效果好，其適應能力能在多變復雜的環(huán)境進行轉變，且算法相對簡單。但是，ART的缺陷在于是對模型和參數(shù)進行確定，還需學習和優(yōu)化其網(wǎng)絡結構。ART神經(jīng)網(wǎng)絡可以有效監(jiān)測對信息數(shù)據(jù)的傳播，然后通過模型庫來對比傳播信息的安全程度，并作出相對應的處理程序。所以，ART可以為用戶的網(wǎng)絡環(huán)境起到凈化作用，帶來安全良性的網(wǎng)絡空間。

4 結束語

在計算機網(wǎng)絡的快速發(fā)展中，網(wǎng)絡安全是使用者們最為擔心的障礙。神經(jīng)網(wǎng)絡通過高科技技術手段，可以對計算機網(wǎng)絡安全評價體系做出全面優(yōu)化，保證網(wǎng)絡安全的精確性和穩(wěn)定性。

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作者簡介

羅超（1982-），男，湖北仙桃，本科，工程師，計算機/網(wǎng)絡/信息安全。