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    基于自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全評價模式

    2020-06-10 07:41:16黃振晗
    電子技術(shù)與軟件工程 2020年4期
    關(guān)鍵詞:權(quán)值研究者網(wǎng)絡(luò)安全

    黃振晗

    (福建廣播電視大學(xué)莆田分校 福建省莆田市 351100)

    1 自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    維基百科這樣介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):是數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型的一系列稱呼,其來源于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常用來評估和預(yù)測大量未知數(shù)據(jù)的功能。其可以簡單圖1來說明,其中xi為輸入,f(·)為激活函數(shù), wix是權(quán)值,yi是輸出。通過不同的激活函數(shù)和權(quán)值就可以得到不同的輸出。

    而BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為逆向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其原理就是先通過任意確定一個權(quán)值和選擇激活函數(shù),計算得到輸出。然后將此輸出與正確的輸出進行誤差分析,通過學(xué)習(xí)修正權(quán)值,最終得到正確的輸出過程。當(dāng)然,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在無法收斂、或者運算速度慢的缺點。所以研究者通過將一些優(yōu)化算法運用在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而提高運算的收斂性和速度。

    常見的激活函數(shù)有階躍函數(shù)、線性函數(shù)和S型函數(shù)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很好的非線性分析能力,所以很多研究者使用非線性激活函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用十分廣泛,包括數(shù)據(jù)預(yù)測、模式識別和信號處理等領(lǐng)域。

    其一般性的分析方法如下所示:

    網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計→數(shù)據(jù)的處理→隱含層和激活函數(shù)的設(shè)定→模型實現(xiàn)

    在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程中,由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點,研究者提出了很多優(yōu)化算法,例如附加動量法,其通過調(diào)節(jié)權(quán)值和閥值的變化值,減少了網(wǎng)絡(luò)上微小變化的干擾,其調(diào)節(jié)公式為:

    該改進公式中mc為動量因子,其減少了學(xué)習(xí)過程的震蕩趨勢。但是這種也存在參數(shù)選取的隨機性和收斂速度慢的缺點。同樣針對最常用激活函數(shù)-S型函數(shù),當(dāng)輸入變量太大時,存在梯度下降的問題,提出了彈性BP方法。這些方法都在一定范圍解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些固有缺點。針對不一樣的應(yīng)用領(lǐng)域,可以根據(jù)經(jīng)驗選擇適合的方法。

    1.2 自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

    齊曉慧[1]將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到ESO(擴張狀態(tài)觀測器)的優(yōu)化中,應(yīng)用自適應(yīng)算法的思想,又將優(yōu)化后的ESO應(yīng)用到ADRC(自抗擾控制器)的計算中,結(jié)果表明了很好的應(yīng)用效果。譚駿[2]將自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量識別算法中,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法的自適應(yīng)性,擴展了流量識別的應(yīng)用范圍。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用不限于網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。研究者還將自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用在醫(yī)藥和物理學(xué)當(dāng)中[3][4]。

    自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不是一個通用的計算過程,但是自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效的解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一些固有的缺點。并且根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型進行調(diào)節(jié)。在文章-基于自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷檢測中提出自適應(yīng)調(diào)整激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)和學(xué)習(xí)速率,有效減少了每次迭代的誤差,提升了整體學(xué)習(xí)速率。通過在結(jié)構(gòu)損傷檢測的應(yīng)用實踐,驗證了該方法的有效性。

    圖1

    圖2

    目前關(guān)于自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用有很多,但是目前還沒有提出一個適用于大多領(lǐng)域的學(xué)習(xí)算法。也沒有一個統(tǒng)一的定義。本文在這里對自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行一個大膽的定義,自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改良算法,其針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際應(yīng)用的缺點,通過在學(xué)習(xí)過程中加入自適應(yīng)算法或因子,提高學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性和速率。通過研究的不斷深入,自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會在更多的領(lǐng)域得以實踐。

    2 網(wǎng)絡(luò)安全評價模式

    2.1 網(wǎng)絡(luò)安全

    從互聯(lián)網(wǎng)誕生到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)過了50年的歷史,目前網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)融入了我們的生活。中國在近幾年的互聯(lián)網(wǎng)大潮中逐漸崛起,越來越多的中國企業(yè)參與到了國際網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)當(dāng)中。被譽為又一次網(wǎng)絡(luò)升級的5G技術(shù)在中國也開展的如火如荼。網(wǎng)絡(luò)的重要性可想而知,而網(wǎng)絡(luò)安全是我們實現(xiàn)可靠、準(zhǔn)確的未來生活必須要解決的問題。根據(jù)百度百科的描述,網(wǎng)絡(luò)安全有五大主要特性,分別為保密性、完整性、可用性、可控性和可審查性,要做到這幾點,對于網(wǎng)絡(luò)涉及的各個領(lǐng)域的要求都非常大。目前,網(wǎng)絡(luò)安全保護可以簡單用下面的圖來描述,包括防火墻、防毒軟件、監(jiān)控軟件等。如圖2所示。

    實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全不僅要不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和實行網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管,網(wǎng)絡(luò)評價也至關(guān)重要,網(wǎng)絡(luò)評價系統(tǒng)能夠把眾多信息交匯的網(wǎng)絡(luò)進行分類和篩選,從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的健康化。

    2.2 網(wǎng)絡(luò)安全評價模式

    網(wǎng)絡(luò)安全是指網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的硬件、軟件及其系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)受到保護,而目前,網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)主要集中在防火墻、入侵檢測技術(shù)和病毒檢測技術(shù)等被動安全技術(shù)。沒有對網(wǎng)絡(luò)安全進行主動的評價體系。而國外很多發(fā)達國家已經(jīng)開始對網(wǎng)絡(luò)安全評價指標(biāo)進行研究,美國研究者利用卡內(nèi)基梅隆大學(xué)系統(tǒng)安全工程能力成熟度模型SSECMM建立了信息安全保障評價指標(biāo)體系。國內(nèi)研究者針對網(wǎng)絡(luò)安全評價模式還基于一些特殊案例,評價方法基本采用定性的一些方法,包括模糊層次分析法、專家評價系統(tǒng)等。而計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)作為一個復(fù)雜、非線性的系統(tǒng),要從系統(tǒng)的角度去評價,必須找到一種有很強非線性處理能力,以及能夠適應(yīng)多種環(huán)境的技術(shù)手段。

    網(wǎng)絡(luò)安全包括物理安全、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)安全、系統(tǒng)的安全、應(yīng)用系統(tǒng)的安全以及管理風(fēng)險。首先要建立網(wǎng)絡(luò)安全的評價標(biāo)準(zhǔn),本文基于影響網(wǎng)絡(luò)安全幾大因素,通過賦予不同權(quán)值來得到網(wǎng)絡(luò)安全的評價指標(biāo)。而根據(jù)前面介紹的自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其特點能夠很好的解決網(wǎng)絡(luò)評價系統(tǒng)中影響因素多和非線性聯(lián)系,BP網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、輸出層和隱含層,其一般的表達公式為:

    而實際應(yīng)用的時候會發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢的缺點。這個方面,可以用幾種自適應(yīng)的改進算法來應(yīng)對。例如動量法,其將學(xué)習(xí)經(jīng)驗用到權(quán)值修正上,可以減少學(xué)習(xí)過程的震蕩問題。

    式中主要靠η-動量項因子來改善收斂速度, 。當(dāng)然還有其他的解決收斂速度慢的自適應(yīng)算法,此處不再贅述。

    針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因為激活函數(shù)無法收斂的問題,有研究者提出彈性BP方法,這種方法是通過消除偏導(dǎo)數(shù)的大小有害的影響權(quán)步,權(quán)的大小僅僅由權(quán)專門的值來確定:

    這些方法都能夠很好的解決實際應(yīng)用中存在問題,研究者也在不斷更新這些方法,而對于網(wǎng)絡(luò)安全評價系統(tǒng)的建立就需要這些自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷去學(xué)習(xí)和實踐,從而建立較為完善的網(wǎng)絡(luò)安全評價體系。雖然目前仍沒有完美的自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對網(wǎng)絡(luò)安全進行評價,但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理能力、非線性映射能力都能夠完美的適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全的評價過程。

    3 網(wǎng)絡(luò)安全評價模式的未來趨勢

    網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計領(lǐng)域,包括物理硬件、數(shù)學(xué)算法、管理社會等。要對網(wǎng)絡(luò)安全進行評價,必須從系統(tǒng)的角度進行考慮。網(wǎng)絡(luò)安全評價模式的建立就需要采用系統(tǒng)工具,綜合考慮各方面的影響。在網(wǎng)絡(luò)安全評價問題上,目標(biāo)屬性之間的關(guān)系大多屬于非線性關(guān)系,例如前面提到硬件安全和電源安全,基本無法用一個固定的公式來描述。所以基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這類擁有自動學(xué)習(xí)、很強的非線性處理能力的技術(shù)工具就能夠很好的解決這類問題。而自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又能夠彌補算法本身的不足。所以這里大膽預(yù)測,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),加上自適應(yīng)算法和其他學(xué)習(xí)工具,是網(wǎng)絡(luò)安全評價的一個發(fā)展趨勢。 目前,自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還存在一些問題等待解決,但隨著技術(shù)的發(fā)展,自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個接口,能夠推動研究者進一步去研究此類問題。這樣才能更好的為互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展提供保障。

    4 總結(jié)

    本文針對目前發(fā)展迅速的網(wǎng)絡(luò)和日益增加的網(wǎng)絡(luò)安全問題,提出了基于自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全評價體系建立。分析了自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于網(wǎng)絡(luò)評價的可行性和優(yōu)越性,同時分析了自適應(yīng)算法在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上的應(yīng)用,以及能夠更好的為網(wǎng)絡(luò)安全評價系統(tǒng)的建立提供很好的基礎(chǔ)。分析表明了該方法的是能夠為網(wǎng)絡(luò)安全評價提供很好的技術(shù)基礎(chǔ),而網(wǎng)絡(luò)安全評價對于整個網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的建立也是至關(guān)重要的。通過本文的研究,希望能夠為網(wǎng)絡(luò)安全評價提供一定的現(xiàn)實依據(jù)和理論支持。

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