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1神經網絡含義

在計算機網絡安全技術發展過程中，有一種計算機技術對計算機網絡安全評價發揮著重要的作用，這就是神經網絡技術。神經網絡技術又被稱為人工神經網絡，是指借助于大量的神經單元進行有機連接而形成的復雜的網絡結構，其功能與人體大腦有較高程度的相似，在某種意義上是對人體大腦的現實模擬。神經網絡技術有著許多特點，諸如，大規模性、高復雜性、全網絡性和實踐能續性等特點。在計算機發展過程中，大大實現了計算機對工作運行效率的提升。神經網絡技術有著諸多的優點，其適應能力和學習能力，使其很好地代替了傳統計算機信息算法[1]。人們在應用計算機技術的工作過程中更容易理解計算機對信息的處理方式。神經網絡技術于20世紀50年代末由理論轉化為實物，應用于現實的發展中，隨著神經網絡技術的進一步發展應用，在當前已取得了一系列的研究成果。

2計算機網絡安全發展現狀

2.1計算機網絡安全。計算機在推動人們生產學習工作效率的同時，漸漸地出現了許多的安全問題，主要包括計算機網絡系統相關的應用軟件及系統中數據的安全。在現實中常常有惡意的損壞計算機數據或計算機硬件軟件環境的行為，影響計算機對人們生產工作的推動。總之，現階段，計算機網絡安全可以概括為以下幾方面。首先，計算機網絡安全包括網絡的保密性，因特網是一個公共資源，但在因特網中流通數據信息卻只屬于個人，所以，信息數據有著保密的性質，因特網中流通的數據在未經特別授權的狀況下，不允許用戶擅自利用。其次，計算機網絡是一個完整的主體，在網絡中流通的數據信息等內容，未經過授權時，要保證其數據信息的完整性，不能隨意對其進行修改或破壞。網絡的可用性主要是指用戶在獲得相關權限時，要依照一定的協議標準進行規范行為內的數據操作或應用軟件操作。可用性也體現了計算機網絡安全的可操控性，在計算機網絡環境下有著對信息數據內容傳播和使用和控制權[2]。2.2計算機網絡安全面臨挑戰。計算機網絡在當前環境下面臨著許多的挑戰，隨著計算機技術的進一步發展，網絡服務應用日益繁多，網絡服務的豐富增加了計算機網絡安全的維護難度，使得當前網絡環境不容樂觀。越來越多的黑客攻擊、病毒、網絡暴力等情況發生，促使計算機網絡環境進一步惡化。網絡安全問題的產生，影響計算機網絡環境的長期穩定，進一步加大了網絡安全防御的難度。在利益的驅使下，一些組織與不法分子對重要信息數據進行惡意的竊取攻擊，也使當前計算機網絡安全問題有著越來越高的專業性。除此以外，除傳統的互聯網環境外，由移動端所組成的移動網絡環境也是使網絡安全有新的發展特點。越來越多針對移動網絡環境下的網絡攻擊不斷增多。如何進行網絡安全保護成為新的急需解決的難題。推動新型網絡安全技術的研發成為當前急需進行的環節。之所以產生網絡安全問題，主要是由于黑客攻擊病毒等方面的影響。計算機病毒陪伴著計算機網絡發展已很久，在其發展過程中有極高的隱蔽性和極大的傳播速度，隨著計算機網絡安全病毒的進一步發展，破壞性也在不斷的加強。常見的木馬病毒、蠕蟲病毒等對計算機網絡造成嚴重的破壞，并且由于計算機技術的深入發展，解決相關病毒問題時，存在更高的難度。計算機網絡使用者自身網絡安全意識，以及行為規范意識不足，也加大了計算機網絡安全維護的難度。用戶缺乏對自身重要數據的及時保護，使不法分子有機可乘。另外，一些有計算機網絡技術的人，由于缺乏對自身行為的規范，使其往往借助各種各樣的理由去危害計算機網絡中其他用戶的個人利益。以上種種都是當前計算機網絡安全問題的影響因素，推動計算機網絡安全發展刻不容緩。而神經網絡技術在這樣的環境下必將漸漸實現更加豐富的作用。

3神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用

3.1推動構建現代計算機網絡安全評價體系。計算機網絡安全評價體系，包含與之有關的所有計算機網絡安全隱患信息，借助于神經網絡的技術特點，建立計算機網絡安全評價體系，能全面完整地實現對計算機網絡中危險因素的防范。在計算機網絡安全評價體系建立過程中，為進一步發揮審計網絡的作用，科學合理地建立一系列安全指標，基于當前計算機網絡發展環境的特點，以現有的基本原則來進行。神經網絡通過分析當前有著較強代表性的評價對象，來實現對資深網絡安全狀況的客觀分析，并借助于相關評價指標判斷不同影響因素對網絡安全的影響程度[3]。將一系列網絡安全評價結果輸入有關數據庫中，建立完整的評價數據庫，實現網絡安全評價體系的構建。這對計算機網絡安全問題技術的開發有極其重要的意義。3.2推動構建網絡安全評價模型。利用神經網絡技術，來實現安全評價模型的構建。神經網絡技術也有許多的分類，其中神經網絡使用最為廣泛。這類神經網絡技術主要通過對樣本信號進行不斷的傳播訓練，使傳播誤差漸漸降低，進而提升實際工作中的安全性，神經網絡在對信息分類和對象識別上，有較高的靈敏度。對網絡中存在的隱患進行及時的監測和診斷。雖然當前神經網絡有許多問題，但借助于bb神經網絡能實現主要單層結構設計，即通過考量網絡性能來進行節點尋取，進而實現結構體系的構建，提升安全評價的精確性。神經網絡在進行安全評價模型構建方面，有著得天獨厚的優勢，其構建出的網絡安全評價模型克服了自身的缺點，推動了神經網絡技術的自身發展。3.3神經網絡技術的創新應用。隨著神經網絡技術進一步的發展，神經網絡技術漸漸實現許多的創新應用，對傳統木馬病毒黑客攻擊等進行防范的同時，也能實現更進一步的安全評價。隨著神經網絡技術的不斷發展，對文字圖像語音等綜合信息能夠進行更靈敏的識別，并且識別結果也較為可靠。基于這一點能夠更快地在數據搜索中找出相應的模式，對對象實現安全評價。神經網絡技術的發展，使其在環境中有更高的適應能力，不斷優化的算法也使神經網絡技術在可持續發展方面展現出更多的優勢。雖然進行神經網絡技術的應用需要經過深入的學習，但其優質的數據監測能力及數據安全評價控制能力，對推動網絡環境的凈化作出了巨大的貢獻。

參考文獻：

[1]李忠武,陳麗清.計算機網絡安全評價中神經網絡的應用研究[J].現代電子技術,2014(5).

[2]耿仲華.計算機網絡安全評價中對于神經網絡的應用探究[J].網絡安全技術與應用,2014(9).

[3]陳振宇,喻文燁.神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用研究[J].信息通信,2015(4).

作者:余意 單位:池州職業技術學院