導(dǎo)語：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)應(yīng)用探析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在各大領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，給社會(huì)發(fā)展以及生產(chǎn)技術(shù)帶來了發(fā)展機(jī)遇。與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題成為了當(dāng)前社會(huì)各界關(guān)注的主要問題。目前，可通過一些常用的工具軟件來對(duì)其網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行掃描及評(píng)估，但對(duì)一些較為復(fù)雜化的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域而言，需找到具有操作性強(qiáng)、適用面廣、人為干擾小的安全評(píng)價(jià)方法，才能滿足當(dāng)前高速發(fā)展的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全控制需求。

關(guān)鍵詞：GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；計(jì)算機(jī)；網(wǎng)絡(luò)安全

隨著計(jì)算機(jī)的普及及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，我國已進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)展及應(yīng)用得到了不斷發(fā)展。進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)已成為人們社交、生活、生產(chǎn)、科技、教育等方面不可缺少的重要組成部分。在這樣的發(fā)展形勢(shì)下，網(wǎng)絡(luò)所表現(xiàn)出的基礎(chǔ)性及全局性作用更加強(qiáng)勢(shì)。但在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)得到進(jìn)一步發(fā)展時(shí)，其安全問題對(duì)所有涉及領(lǐng)域形成了巨大影響。尤其是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜化結(jié)構(gòu)及大規(guī)?；攸c(diǎn)，呈現(xiàn)出許多安全漏洞。一些不法分子利用漏洞對(duì)其網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行入侵，對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的信息安全形成了威脅。

1復(fù)雜計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)流程

對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)系統(tǒng)而言，在進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)需要對(duì)其網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行安全狀態(tài)演化規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)，最基本的功能是對(duì)安全過程進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并對(duì)所得結(jié)果深度識(shí)別。在進(jìn)行安全評(píng)價(jià)時(shí)，需要通過幾個(gè)模塊來實(shí)現(xiàn)，即:輸入、輸出、運(yùn)算。1.1輸入模塊。輸入模塊主要是通過數(shù)據(jù)輸入與處理兩個(gè)子模塊組成。(1)數(shù)據(jù)輸入模塊。此模塊需要對(duì)初始指標(biāo)明確，并將其指定到入選體系中。再結(jié)合安全系統(tǒng)了解實(shí)際目標(biāo)及國家制定安全政策來明確初始狀態(tài)下的指標(biāo)體系集，按照所形成的指標(biāo)體系集構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。(2)數(shù)據(jù)處理模塊。數(shù)據(jù)處理模塊主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)運(yùn)行前的預(yù)處理工作。其中包含許多運(yùn)算，最終通過標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)來對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。整個(gè)運(yùn)算過程主要是以均值比、常量乘或除等形式進(jìn)行運(yùn)算，可以讓所運(yùn)算結(jié)果更加精準(zhǔn)。1.2運(yùn)算模塊。運(yùn)算模塊主要是通過指標(biāo)分析與評(píng)價(jià)模型分析兩個(gè)子模塊組成。(1)指標(biāo)分析模塊。此模塊主要是基于指標(biāo)數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，并能體現(xiàn)數(shù)據(jù)與指標(biāo)所存在的關(guān)系。通過此關(guān)系可分析指標(biāo)數(shù)據(jù)所具有的特性，同時(shí)，還可針對(duì)指標(biāo)群類組合特性進(jìn)行具體分析。(2)評(píng)價(jià)模型分析模塊。此模塊主要是描述系統(tǒng)的安全狀態(tài)，通過對(duì)其整體安全狀態(tài)的描述，精準(zhǔn)地對(duì)系統(tǒng)安全問題進(jìn)行預(yù)警[1]。其整個(gè)模塊需要通過安全系統(tǒng)狀態(tài)信號(hào)、指標(biāo)轉(zhuǎn)折點(diǎn)確定和安全系統(tǒng)行為特征值預(yù)測(cè)。1.3輸出模塊。復(fù)雜計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中的輸出模塊，主要是通過以下幾個(gè)目標(biāo)子模塊來組成：(1)安全監(jiān)測(cè)模塊。主要負(fù)責(zé)當(dāng)前安全狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。(2)安全預(yù)警模塊。為系統(tǒng)隨時(shí)進(jìn)行預(yù)警處理，并對(duì)即將出現(xiàn)的問題進(jìn)行報(bào)警提示。(3)安全控制模塊。通過對(duì)安全預(yù)警模塊所發(fā)送的預(yù)警信息進(jìn)行判斷，然后再結(jié)合所制定的規(guī)范化安全指標(biāo)來進(jìn)行合理控制，最終確保系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行。(4)直觀顯示模塊。此模塊可將整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)所出現(xiàn)的安全問題以圖表的形式直觀地表現(xiàn)出來。1.4定性、定量問題的解決。在進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)輸入時(shí)，需要通過相應(yīng)的參數(shù)運(yùn)作分析整個(gè)安全系統(tǒng)的演化形式。通過分析模式獲取到不同變化規(guī)律的參數(shù)，然后根據(jù)所獲取到的參數(shù)來進(jìn)行分類評(píng)價(jià)。分類評(píng)價(jià)過程中由于不同因素的影響，產(chǎn)生非常多的定性以及定量問題。要解決這問題，需要根據(jù)不同類型問題來尋找相應(yīng)的解決方案。當(dāng)前在復(fù)雜計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)過程中，較為主流解決問題的主要方法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。相對(duì)較模糊的黑箱系統(tǒng)，則可通過集中專家定性評(píng)價(jià)的德菲爾方法解決。

2GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中的仿真模型構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果主要?jiǎng)澐譃樗膫€(gè)矩陣，其矩陣的設(shè)定可將輸入節(jié)點(diǎn)設(shè)定為i，隱含節(jié)點(diǎn)設(shè)定為j，輸出節(jié)點(diǎn)設(shè)定為K。2.1輸入層到隱含層的權(quán)值矩陣：2.2隱含層閡值矩陣：2.3隱含層到輸出層權(quán)值矩陣：2.4輸出層閡值矩陣：在進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化工作過程中，針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，可利用GA來進(jìn)行優(yōu)化。整個(gè)優(yōu)化過程主要是對(duì)1、2、3、4矩陣進(jìn)行優(yōu)化，讓其組成相應(yīng)的染色體串，然后再對(duì)其進(jìn)行編碼。

3GA算法實(shí)現(xiàn)

3.1利用實(shí)數(shù)編碼進(jìn)行權(quán)系編碼。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)而言，需要借助編碼并將其按照相應(yīng)的組合形式將其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)進(jìn)行組合，在通過相應(yīng)組合后可獲取相應(yīng)的遺傳算法染色個(gè)體。在進(jìn)行編碼時(shí)，可通過許多方式來進(jìn)行。當(dāng)前較為主流的編碼方式為二進(jìn)制編碼與實(shí)數(shù)編碼等方式。根據(jù)遺傳算法來進(jìn)行分析，其算法通常情況下所采用的為二進(jìn)制編碼。但如果在多維高精度數(shù)值需求下采用二進(jìn)制編碼，在一定層面上會(huì)出現(xiàn)問題，并對(duì)整個(gè)編碼過程形成一定的阻礙。在進(jìn)行計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)時(shí)，整個(gè)過程會(huì)形成近100個(gè)變量。如果選擇二進(jìn)制編碼來完成權(quán)系編碼，則無法實(shí)現(xiàn)最佳的執(zhí)行狀態(tài)[2]，因此，可利用實(shí)數(shù)編碼來完成權(quán)系編碼。所謂實(shí)數(shù)編碼是指，將不同的連接權(quán)值通過實(shí)數(shù)的方式來進(jìn)行表示。通過遺傳操作可以針對(duì)兩組實(shí)數(shù)來進(jìn)行直接操作，還可通過直觀的表示來反映染色個(gè)體。3.2初始化及適應(yīng)度函數(shù)。在進(jìn)行遺傳操作過程中，可針對(duì)諸多個(gè)體同時(shí)進(jìn)行操作。通過遺傳操作實(shí)現(xiàn)將不同個(gè)體組成群體的目的。但需要基于群體多樣性的層面來進(jìn)行種群規(guī)?？紤]。此外，為了提高GA搜索效率，群體在進(jìn)行初始狀態(tài)時(shí)，需要對(duì)整個(gè)問題空間均勻分布。綜合許多影響因素進(jìn)行考量，種群大小popsize可以設(shè)定為50，并明確不同元素的取值范圍[-1,1]，通過隨機(jī)獲取一個(gè)值來當(dāng)作初始值，然后將其形成初始種群。從某個(gè)層面上來分析，如果隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目在一定程度上有所增加。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差也會(huì)隨之而慢慢減小。如果節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)到5時(shí)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差減小速率會(huì)基本穩(wěn)定。預(yù)測(cè)模型誤差會(huì)向較小的方向發(fā)展。從而可證明隨著B隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力也會(huì)隨之增強(qiáng)，其模型的理解能力也會(huì)在兩者增加的情況下而不斷增強(qiáng)。此外，如果隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目數(shù)量增加達(dá)到相應(yīng)定量值時(shí)，雖然可以在一定程度上會(huì)減少許多誤差[3]，但網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)能力會(huì)受到影響。從而可以證明過多的隱層節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過度飽和時(shí)，會(huì)出現(xiàn)過剩的學(xué)習(xí)因子產(chǎn)生，從而出現(xiàn)對(duì)其網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生影響的噪聲，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能在一定程度上有所下降。當(dāng)隱層節(jié)點(diǎn)達(dá)到5-8時(shí)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差和預(yù)測(cè)誤差組合則可以達(dá)到一個(gè)最佳狀態(tài)。經(jīng)過相關(guān)實(shí)驗(yàn)表明，針對(duì)此三個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，其準(zhǔn)確度會(huì)達(dá)到最佳狀態(tài)。

4結(jié)語

總之，通過選擇GA算法可實(shí)現(xiàn)補(bǔ)償，構(gòu)建一個(gè)基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法仿真模型，并將其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中。通過所構(gòu)建的仿真模型，結(jié)合不同子模塊與支撐平臺(tái)，可對(duì)小型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全方位測(cè)試評(píng)估，并將其系統(tǒng)安全狀況的趨勢(shì)圖直觀地向用戶展現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

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作者:劉向明 單位:桐城師范高等?？茖W(xué)校