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

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].