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计算机网络安全评价中神经网络的构建论文计算机网络安全评价中神经网络的构建论文【摘要】在信息化飞速发展的时代，计算机网络成为最重要的信息承载渠道，逐渐引入到各行各业的良性运作中，以此为背景，计算机网络的安全问题也受到了关注。本文重点探讨的是神经网络在计算机网络安全评价中的应用，以供参考。【关键词】神经网络；计算机网络；安全评价1引言计算机网络技术已经逐渐发展成为广泛应用于人们日常生产生活的重要技术，而在实际的使用过程中，却难免要遇到安全隐患，例如网路入侵者的入侵、安全漏洞和病毒传播等。在计算机网络安全的评价体系中，神经网络的应用以其能够形成非线性自适应动态系统的特点，迅速适应网络环境，进而实现对信息的运算、识别和控制功能，提高了计算机的工作效率和安全性。2计算机网络安全的概念计算机的网络安全，主要指的是针对网络信息浏览和操作等过程中的安全管理，以达到提高网络信息保密性、安全性的目的，维护使用者的合法权益，最终实现整个网络的顺利运行。我国当前的计算机网络安全问题通常涉及到信息安全、计算机网络技术等多个方面，而伴随计算机网络的日益普及，其网络信息的安全问题更加为人们所重视。例如，对于企业而言，其日常经营活动中往往会运用到计算机网络，因此要求网络必须具备核心技术，对企业信息实施保护和保密，维护重要内部信息的安全性，从而维护企业利益。即便是个人在使用计算机网络时，也同样需要网络对个人信息实施控制与保护，防止泄漏或被不法分子盗取，损害人民的权益和实际利益。3神经网络概述3.1概念所谓神经网络，其模型建立的基础，是人体脑部的信息处理模式作为参考，然后运用数学模型，模拟生物的神经元、脑细胞结构，以及其生理特征，最终模拟获得该神经网络模型。此后，计算机专家则以此模型为基础，添加入编制好的学习机制，然后将其应用到实际工程中，最终开发出了感知器神经网络模型。该模型具备了声纳波的识别功能，可用于探测潜艇位置等实践中。经过进一步的深入研究，相关研究人员在其中运用了映射拓扑性质，在计算机的基础之上建立了映射自组织网络模型；继而通过分析研究生物自组织神经网络，确定神经网络模的实质，获得一组微分非线性方程，然后将神经网络应用于实际，最终形成了神经网络的系统性科学研究，例如具有一定代表性的BP神经网络。3.2神经网络的优越性神经网络建立的基础是生物大脑结构和工作原理，因而属于人工智能系统，该系统基于计算机网络内部大量节点的关系分析，发挥出方面优越的应用性能，主要包括以下方面：3.2.1自学功能神经网络系统能够进行自我学习，通过自动识别正在输入的信息，自行为操作者总结相关的规律，进而形成联想的模式。其优势即在于这种对于信息的识别能力，使系统能够在之后的工作中，进行独立自动运作，从而缩短操作人员的工作时间。现有计算机神经网络系统，甚至能够实现高于联想模式的预测功能，应用于证券市场中，系统可以基于对当前股市证券、市场经济和企业现状的研究分析，预测其未来的效益，从而企业未来的良性发展，提供了有力的智能支持。3.2.2优化系统神经网络同时还具备了自我优化的能力，可以自行提高计算机运转能力，同时帮助操作用户，针对某些问题提出解决方案。基于此，神经网络系统被建议应用于计算机的网络安全评价中，以发挥其自身的优越性能。4计算机网络安全评价中神经网络的应用4.1计算机网络安全评价体系的构建4.1.1构建神经网络体系的必要性基于神经网络的计算机网络安全评价保护是多元化的，由于其对于环境的适应力较强，因而能够迅速适应周围状况，并对自身进行调整，以降低误差。另外，神经网络的自我训练使其能够在计算机网络安全评价的体系中，实现自我总结和完善。此外，神经网络还具备了良好的容错性，对于一些不完整信息、噪声等并不敏感，因而在网络节点出现问题时，不会对神经网络的整体保护产生影响。且神经网络在进行自我训练之后，能够将正常的工作效率提升至常规的4～5倍。加上神经网络对于结果的获取高效快捷，因此更加便于使用，其各方面的设置也更加人性化。4.1.2安全评价体系构成指标计算机网络安全的一级评价，其中的指标通常包括：管理安全、物理安全以及逻辑安全，具体如下：①管理安全评价指标时二级指标，分别为安全组织体系、安全管理制度、人员安全培训以及应急响应机制；②物理安全评价指标为二级指标，包括防电磁泄漏措施、供电线路、网络机房、容错冗余以及设备安全；③逻辑安全评价指标同样是二级指标，包括数据的备份、恢复，访问的控制、软件安全、防病毒措施、系统审计、数字签名、数据加密以及入侵防范。4.2实现评价指标的标准化不同的评价指标集，对于影响因素的描述也存在差异，因此需要在实施定量、定性评价时有所侧重。此外，应当合理运用科学的方法，对计算机的网络安全情况作出反应，因而一定程度上影响了指标的客观对比。因此，必须保持客观的态度，对评价