建立的安全评价体系
2019-02-25 16:33
来源:未知
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2.2评价原理

2计算机网络安全评价体系的建立原则以及安全评价原理

3计算机网络安全评价模型的建立

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。

在社会的不断发展过程中,计算机网络等发展迅速,且在实际的工作和生活中得到广泛的应用,网络技术给人们带来了较大的生活便利,但是也带来了较大的网络安全风险,所以在计算机技术发展的过程中,计算机网络安全受到的风险越来越大。当前你造成网络安全受到威胁的因素有很多,例如漏洞、病毒等等,为了保证计算机网络的安全,需要对其网络安全进行评价,神经网络是现阶段评估计算机网络安全的一种主要方法,为确保计算机网络安全性,本研究基于神经互联网在计算机网络安全评价仿真模型中的应用等相关的内容进行分析。

1神经网络与计算机网络安全评价分析

在计算机技术、网络技术应用的过程中,运行的安全性起着关键性的作用,为了保证计算机网络运行的安全性,需要对其安全进行监测和分析,准确、及时的反馈出计算机网络的运行状态,便于技术人员对计算机网络运行产生的问题作出正确及时的判断。建立计算机网络安全评价体系,是计算机网络安全评价的一个保障,其需要遵守一定的原则,这些原则主要有:第一,准确性。在计算机网络安全评价体系建立的过程中,保证安全评价体系具有准确性,进而保证其可以准确、真实地将计算机网络安全评价信息呈现出来。第二,简要性。计算机网络系统本身具有复杂性,为其增加了计算机网络安全防护的难度,也增加了计算机网络安全风险,在实际的工作中,提高计算机网络的工作效率和工作质量,需要保证计算机网络安全评价指标和体系具有象征性和代表性,可以保证评价结果准确可靠,同时将其工作量减少。第三,完备性。在神经网络对计算机网络的安全性进行评价的过程中,建立的安全评价体系,需要保证其各项监测指标的完备,保证安全评价体系的各项指标,对计算机网络的各种运行行为都有反应,进而保证计算机网络安全评价存在可靠性与真实性。在计算机网络安全评价期间,可以科学、有效地进行相关的评价和选择。第四,独立性。计算机网络本身是一个复杂的系统,在对其进行安全评价的过程中,需要保证各项指标的独立性,减少重复选择,进而有效的控制安全评价的工作量。为了保证安全评价的真实性和工作效率,需要选择具有独立性和代表性的评价指标进行检测,最大限度地降低各个指标之间的关联,准确、客观地将计算机网络系统的运行状态表现出来。在计算机网络的安全评价中,神经网络发挥着重要的作用,其较强的适应性为计算机网络安全评价提供了保障,所以通过神经网络技术,创建计算机互联网安全评价机制与仿真模型,从而评估计算机网络安全性。

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。

作者:胡春 单位:云南能源职业技术学院

随着科学技术的发展,当前计算机技术和网络技术被广泛地应用,而计算机网络安全评价对计算机网络管理有重要的作用。而信息化技术的不断推广和应用,以及信息技术在各个领域中的应用,使得互联网、计算机得到普及,并使得人们的生活方式和工作方式发生变化。但是在当前的社会发展中,计算机互联网等的广泛应用,为人们带来便利的同时,也为人们带来了网络安全风险,而影响计算机安全的因素有很多,为了更好地促进计算机和互联网的发生,需要对计算机网络安全进行评价,而对计算机网络安全评价的方法,最为广泛的为神经网络。神经网络技术的产生,其主要是针对人脑信息处理方式进行研究,利用数学知识,对生物神经特性进行揭示。将其应用在计算机网络安全性的评价中,神经网络可以充分的发挥其作用,准确地对计算机网络安全进行评价,确定计算机网络安全隐患的位置和来源等。随着信息技术的发展,以及科技水平的提升,神经网络技术不断的扩展,不断的深入,其在计算机网络安全中的应用,有重要的意义和作用,为此受到人们的重视。神经网络属于智能系统技术,在其研究和发展,模拟动物的神经系统,实现对接收到的信息进行处理和分析,并通过神经网络系统,构建各种模型,将神经网络中的各个节点之间的关系模型模拟。同时在神经网络系统中,还具有自动识别、自学等功能,可以在对接收的信息完成分析处理之后,自动的在之后的工作中进行应用。除此之外,神经网络还具有储存功能、自我排忧功能等等,可以帮助使用者迅速地找到解决的方案。计算机网络等技术在使用的过程中,存在着较大的网络安全隐患和风险,为了确保证计算机、互联网使用安全,必须通过互联网安全评价系统或技术,对计算机网络的安全等级和存在的风险隐患等进行评价,神经网络就是计算机网络安全评价中最常使用的方法之一。通过神经网络建立计算机网络安全评价体系以及模型,实现对其进行的评价。

2.1计算机网络安全评价体系的建立原则

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。

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