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计算机网络安全评价路径

1神经网络含义

在计算机网络安全技术发展过程中,有一种计算机技术对计算机网络安全评价发挥着重要的作用,这就是神经网络技术。神经网络技术又被称为人工神经网络,是指借助于大量的神经单元进行有机连接而形成的复杂的网络结构,其功能与人体大脑有较高程度的相似,在某种意义上是对人体大脑的现实模拟。神经网络技术有着许多特点,诸如,大规模性、高复杂性、全网络性和实践能续性等特点。在计算机发展过程中,大大实现了计算机对工作运行效率的提升。神经网络技术有着诸多的优点,其适应能力和学习能力,使其很好地代替了传统计算机信息算法[1]。人们在应用计算机技术的工作过程中更容易理解计算机对信息的处理方式。神经网络技术于20世纪50年代末由理论转化为实物,应用于现实的发展中,随着神经网络技术的进一步发展应用,在当前已取得了一系列的研究成果。

2计算机网络安全发展现状

2.1计算机网络安全。计算机在推动人们生产学习工作效率的同时,渐渐地出现了许多的安全问题,主要包括计算机网络系统相关的应用软件及系统中数据的安全。在现实中常常有恶意的损坏计算机数据或计算机硬件软件环境的行为,影响计算机对人们生产工作的推动。总之,现阶段,计算机网络安全可以概括为以下几方面。首先,计算机网络安全包括网络的保密性,因特网是一个公共资源,但在因特网中流通数据信息却只属于个人,所以,信息数据有着保密的性质,因特网中流通的数据在未经特别授权的状况下,不允许用户擅自利用。其次,计算机网络是一个完整的主体,在网络中流通的数据信息等内容,未经过授权时,要保证其数据信息的完整性,不能随意对其进行修改或破坏。网络的可用性主要是指用户在获得相关权限时,要依照一定的协议标准进行规范行为内的数据操作或应用软件操作。可用性也体现了计算机网络安全的可操控性,在计算机网络环境下有着对信息数据内容传播和使用和控制权[2]。2.2计算机网络安全面临挑战。计算机网络在当前环境下面临着许多的挑战,随着计算机技术的进一步发展,网络服务应用日益繁多,网络服务的丰富增加了计算机网络安全的维护难度,使得当前网络环境不容乐观。越来越多的黑客攻击、病毒、网络暴力等情况发生,促使计算机网络环境进一步恶化。网络安全问题的产生,影响计算机网络环境的长期稳定,进一步加大了网络安全防御的难度。在利益的驱使下,一些组织与不法分子对重要信息数据进行恶意的窃取攻击,也使当前计算机网络安全问题有着越来越高的专业性。除此以外,除传统的互联网环境外,由移动端所组成的移动网络环境也是使网络安全有新的发展特点。越来越多针对移动网络环境下的网络攻击不断增多。如何进行网络安全保护成为新的急需解决的难题。推动新型网络安全技术的研发成为当前急需进行的环节。之所以产生网络安全问题,主要是由于黑客攻击病毒等方面的影响。计算机病毒陪伴着计算机网络发展已很久,在其发展过程中有极高的隐蔽性和极大的传播速度,随着计算机网络安全病毒的进一步发展,破坏性也在不断的加强。常见的木马病毒、蠕虫病毒等对计算机网络造成严重的破坏,并且由于计算机技术的深入发展,解决相关病毒问题时,存在更高的难度。计算机网络使用者自身网络安全意识,以及行为规范意识不足,也加大了计算机网络安全维护的难度。用户缺乏对自身重要数据的及时保护,使不法分子有机可乘。另外,一些有计算机网络技术的人,由于缺乏对自身行为的规范,使其往往借助各种各样的理由去危害计算机网络中其他用户的个人利益。以上种种都是当前计算机网络安全问题的影响因素,推动计算机网络安全发展刻不容缓。而神经网络技术在这样的环境下必将渐渐实现更加丰富的作用。

3神经网络在计算机网络安全评价中的应用

3.1推动构建现代计算机网络安全评价体系。计算机网络安全评价体系,包含与之有关的所有计算机网络安全隐患信息,借助于神经网络的技术特点,建立计算机网络安全评价体系,能全面完整地实现对计算机网络中危险因素的防范。在计算机网络安全评价体系建立过程中,为进一步发挥审计网络的作用,科学合理地建立一系列安全指标,基于当前计算机网络发展环境的特点,以现有的基本原则来进行。神经网络通过分析当前有着较强代表性的评价对象,来实现对资深网络安全状况的客观分析,并借助于相关评价指标判断不同影响因素对网络安全的影响程度[3]。将一系列网络安全评价结果输入有关数据库中,建立完整的评价数据库,实现网络安全评价体系的构建。这对计算机网络安全问题技术的开发有极其重要的意义。3.2推动构建网络安全评价模型。利用神经网络技术,来实现安全评价模型的构建。神经网络技术也有许多的分类,其中神经网络使用最为广泛。这类神经网络技术主要通过对样本信号进行不断的传播训练,使传播误差渐渐降低,进而提升实际工作中的安全性,神经网络在对信息分类和对象识别上,有较高的灵敏度。对网络中存在的隐患进行及时的监测和诊断。虽然当前神经网络有许多问题,但借助于bb神经网络能实现主要单层结构设计,即通过考量网络性能来进行节点寻取,进而实现结构体系的构建,提升安全评价的精确性。神经网络在进行安全评价模型构建方面,有着得天独厚的优势,其构建出的网络安全评价模型克服了自身的缺点,推动了神经网络技术的自身发展。3.3神经网络技术的创新应用。随着神经网络技术进一步的发展,神经网络技术渐渐实现许多的创新应用,对传统木马病毒黑客攻击等进行防范的同时,也能实现更进一步的安全评价。随着神经网络技术的不断发展,对文字图像语音等综合信息能够进行更灵敏的识别,并且识别结果也较为可靠。基于这一点能够更快地在数据搜索中找出相应的模式,对对象实现安全评价。神经网络技术的发展,使其在环境中有更高的适应能力,不断优化的算法也使神经网络技术在可持续发展方面展现出更多的优势。虽然进行神经网络技术的应用需要经过深入的学习,但其优质的数据监测能力及数据安全评价控制能力,对推动网络环境的净化作出了巨大的贡献。

参考文献:

[1]李忠武,陈丽清.计算机网络安全评价中神经网络的应用研究[J].现代电子技术,2014(5).

[2]耿仲华.计算机网络安全评价中对于神经网络的应用探究[J].网络安全技术与应用,2014(9).

[3]陈振宇,喻文烨.神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究[J].信息通信,2015(4).

作者:余意 单位:池州职业技术学院

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