計算機網絡安全評價中神經網絡應用

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0引言

信息技術的發展繁榮給人類帶來了機遇與挑戰，為了應對計算機網絡技術的安全問題人們引入了神經網絡體系。從仿生學角度來說計算機神經網絡體系仿照了人腦的工作方法。人腦具有接受信息，分析信息，處理信息的能力。科學家從中獲得啟發將這一方法引入了計算機安全防御中去，并形成了計算機安全評價的標準。

1計算機神經網絡體系

人們為了因對計算機迅猛發展帶來的危機在上世紀40年代就提出了神經網絡體的設想，并對此加以研究實驗。自80年代后已經成為人們評價計算機網絡安全的重要標準。大量簡單的神經元通過相互連接形成更復雜的神經結構，神經結構之間相互連接最終形成神經網絡體系。神經網絡體系具有十分強的的信息處理工能，可以存儲分布、處理分布，有包容性和學習能力，能夠處理非線性的復雜關系，是一個成長型的系統。神經網絡系統通過調節自身節點之間的關系，來完成對信息的分析處理，模仿人的大腦對信息的處理方式。其具有很強的靈活性和針對性，可以進行初步的理性分析，優化其自身的信息資料庫，找尋最優的解決方案。計算機神經網絡系統是人類邁向人工智能化時代的一大創舉，隨著人工智能技術的不斷進步，更加智能的機器人將隨之產生。

2計算機網絡安全的評估標準

計算機的使用者們根據當前計算機的使用狀態制定了一系列的計算機網絡安全現行標準。

2.1網絡安全的定義

網絡安全指的就是人們在運用互聯網時信息的安全保密不被竊取和惡意破壞，系統、軟件設備、硬件設備都處在良好的狀態中。在計算機系統運行時不會受到木馬病毒、惡意插件的攻擊。信息安全、密碼安全、通信安全等領域的安全都處在網絡安全的范疇之中。計算機網絡安全有四大原則：可控性原則，即計算機網絡信息的傳播控制在一定的范圍內，網絡上流傳的信息要在法律允許的范圍之內，網絡管理者可以通過網絡對其進行有力的控制。完整性原則，即網絡數據信息未經過官方和其發行者的授權不可以私人篡改，保持網絡數據的完整性就是保證網絡信息的可用性。可用性原則，即網絡使用者當前是否能夠使用網絡中的信息。保密性原則，即對計算機網絡數據進行訪問時，不得隨意泄露信息給未獲得網絡授權的用戶。在這個信息全球化的時代，網絡安全是人們生活安全中至關重要的一項。

2.2網絡安全評估標準

當今社會人們對網絡信息的要求逐步提高，相應的產生了一套大家公認的評估標準。這套標準是依據現有的計算機網絡技術，全面的、合理的、客觀的、科學的，考慮計算機網絡運用的方方面面制定出來的。堅持評估標準與實際生活相結合，便于檢測和操作的可行性原則；堅持條理清晰、層次分明，有代表性的簡明性原則；堅持真實準確，避免環節重復，避免節點之間相互影響的獨立性原則；堅持運用完整的、全面的、準確可靠的完備性原則為信息全評價標準；堅持聯系實際以現行的計算機技術水平為評價指標的準確性原則。按照以上的網絡安全標準一定要與當前所在的區域網相結合，做到具體問題具體分析。

2.3網絡安全體系的設定

根據計算機網絡安全檢查建立不同的計算機網絡安全等級，大致可分為四個層次：很危險、危險、有風險、安全。很危險可用紅色表示，計算機網絡系統存在高危漏洞，需要緊急查殺木馬病毒和惡意插件，關機后再重新啟動。危險可用橙色表示，表示網絡系統中有安全隱患需要處理，網絡的安全等級有限，需要及時的進行殺毒處理。有風險可用黃色表示，這種情況表示計算機中有風險項，需要對計算機網絡進行檢測處理。安全表示當前的計算機網絡狀態良好無任何風險項，可用綠色表示。這種設計可以給計算機的應用者最直觀的感受來判斷計算機的狀態。

3神經網絡系統在計算機網絡安全中的應用

計算機網絡的主要作用是傳遞信息，其廣泛的應用于電子商務，信息處理，電子辦公等方方面面。網絡黑客通過木馬病毒盜取用戶信息，倒賣客戶資料，竊取他人財產，對網絡的和諧安全產生了及其惡劣的影響。神經網絡系統在計算機網絡信息的傳播當中起到了橋梁和過濾器的作用。信息在網絡中傳播不是單向的而是雙向的，信息的輸入和輸出都是通過神經網絡的神經元來完成的。計算機神經網絡有三個層次組成，分別是輸出層、隱藏層、輸入層，通過這三個部分對信息進行加工處理。其中的隱藏層起到了傳輸中樞的作用，輸入的信息輸出時需要先輸入到隱藏層中，再由隱藏層對其進行處理，最后傳輸到輸出層中輸出。在此時系統發現信息有誤將會回溯至上一階段對信息進行核對，信息精確后會再次傳輸回來發送至輸出層。通過神經網絡系統的應用能夠大量準確的對信息進行合理的處理，方便了人們的生活，提高了人們的工作效率。

4神經網絡系統對計算機網絡安全的影響

神經網絡系統作為廣泛應用于人們生活中的技術，其即存在著優點，也存在著不足。神經網絡技術具有良好的靈活性包容性，與傳統的曲線擬合體系相比其對缺失信息和噪音反應不靈敏。一個節點只能反應一個問題，一個節點中發現的問題在整個神經網絡體系的表現中將產生嚴重影響。其具有良好的延展性，可以把個體中的多數樣本引入部分當中，將部分當中的多數樣本引入到整體當中。神經網絡系統具有強大的學習適應能力，可以自行總結系統處理的信息中的規律，自我調整輸出模式，減少系統的誤差。神經網絡有線應用潛力，有線應用潛力是神經網絡系統自身的基本能力，神經網絡是由一個又一個節點連接而成的，兩點之間的直線距離最短，處理信息的速度最快。神經網絡系統具有自動處理信息關系的能力。其已經具有初步的人工智能化能力，可以自主分析較為簡單的問題。雖然神經網絡系統功能十分強大，但是也存在著一些不足之處。神經網絡系統的結構多樣化，在信息處理的過程中也會出現多種組合。因此只能出現最精確的處理結果，無法得出最準確的處理結果。神經網絡系統自身的結構決定了其對局部極小問題的忽視，這種特性會影響其處理問題的準確性。對于非常復雜的數據問題其處理效果會減慢。隨著計算機的應用大量的信息被記載入數據庫，信息量過于龐大會影響到信息處理的效率。神經網絡系統并不是真正的人腦只達到了出步的人工智能程度，其處理問題存在一定的機械性。這種問題只有通過科學家的不斷研究才能得到改善。

5結語

神經網絡系統特點引入很好的解決了網絡信息大爆炸時代的計算機網絡安全問題。神經網絡具有極強的靈活性，有著強大的定向信息和反向信息處理能力，可以存儲大量信息并進行分析篩選得出最優方案。神經網絡系統是不斷學習成長的系統。網絡數據工作者沿著這一方向不斷的深入研究將實現真正的人工智能，將中國的網絡信息技術帶入新的輝煌。

作者：黃昊 單位：海南軟件職業技術學院