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计算机神经网络安全评析论文(第2页)

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  2.2评价原理

  计算机网络的安全问题是当前最为关注的一个问题,为了保证计算机网络的安全,需要对其进行安全评价。而计算机网络安全评估必须在指定标准下,明确计算机互联网安全的评价范围和评价内容,进而对计算机网络安全的基本情况和安全等级进行分析。采用相关的评价方法,对计算机网络安全进行评价,并确定和得出计算机网络安全级别。在该公式中,xi是计算机网络安全评价因子,f表示安全评价模型。通过分析计算机网络安全评价的模型发现,在对其进行安全评价的过程中,计算机网络安全平因子、安全评价模型的选择是最为关键的。计算机网络本身具有不确定性等特征,对其采用神经网络进行安全评价,具有重要的作用和意义。

  3计算机网络安全评价模型的建立

  从计算机、网络等信息技术的研发和应用可以知道,计算机技术、网络技术以及计算机网络技术,是一个复杂的系统,在其运行的过程中,受到多种因素的影响,为了保证计算机网络运行的安全性和稳定性,首先需要建立一个科学完善的计算机网络安全评价体系(如下图1),确定计算机网络安全评价中的各项指标,然后进行仿真模拟。从图1中的信息我们知道,计算机安全评价体系指标,从各角度将计算机网络安全状态呈现出来,而因为各个指标是不同的量纲,所以在计算机网络安全评价的过程中,无法对这些信息指标进行直接的比较。为了更好地对安全评价体系中各个指标进行分析,实现对计算机网络安全进行有效的评价,需要对这些指标进行统一的处理。从计算机网络安全现状进行分析,计算机网络安全的等级可以分为四个级别:A、B、C、D,A级为安全,D级为既不安全。这四个安全等级对应的数值为分别为A级:1~0.85;B级:0.85~0.7;C级:0.7~0.6;D级:0.6~0。使用神经网络,对计算机网络安全进行评价产生的结构如下图2,神经网络根据逆向传播方式,组建为一种多层的前馈网络,神经互联网采用的是梯度算法,通过误差,对计算机网络的阀值、权值进行不断的调整。神经网络具有诸多的优点,为了更好地实现计算机网络的安全评价,对其结构、传递函数等实施优化与完善,创建一种计算机网络安全评价仿真模型,进而实施计算机网络安全评价。创建计算机网络安全评价模型后,实施计算机网络安全评价的仿真实验,在本次仿真研究中,选择图1中的子指标,进行仿真实验,在仿真实验中,粒子群的种群规模设置为10,学习因子为c1=c2=2,将所有的粒子作为神经网络中的阀值和权值,最大迭代次数K=500。通过本次研究的结果可以得出,神经网络在计算机网络安全的评价分析中,准确度较高,得出的评估结果与期望输出值只有0.023的误差,由此说明神经网络在计算机网络安全评价中的应用效果显著,其应用加速了计算机网络的收敛速度,也极大地提高了计算机网络运行的安全和稳定性。神经网络为计算机网络安全运行,提供了较大的保障,可以有效、准确地判断出其安全性指数,为计算机网络技术人员提供准确的检测的指标参数。从本次研究的结果我们可以得出,神经网络在计算机网络安全评价中有中重要的作用,通过神经网络建立仿真模型,并进行仿真试验,得出计算机网络的实际安全指数。利用神经网络进行仿真模拟,得出神经网络在计算机网络安全评价中的作用和优势,从本次仿真的结果可以得出,神经网络的应用,提高了计算机网络安全评价的精确度和准确度,也为解决计算机网络安全存在的问题,提供了新的思路和方法。

  4小结

  社会在发展,科技在进步,使得越来越多先进的信息技术、网络技术等在实际的工作中得到应用,计算机技术、网络技术当前在工作、生活中得到普及,其改变了人们的工作和学习方式,为人们的生活和工作带来了便捷。在此过程中,也为其自身的安全性带来了一些风险,计算机网络自身是一个复杂的系统,增加了其自身的安全风险。神经网络是近几年产生的一种计算机网络安全评价的方法之一,其在计算机网络安全评价中的应用,有重要的意义和作用,通过本次研究结果得出,神经网络在计算机网络安全中的应用有显著的效果,准确度较高,可以将其广泛的应用,为计算机网络安全评价提供了保障。

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