应用计算机网络安全评价中神经网络

PAGEPAGE1应用计算机网络安全评价中神经网络0引言信息技术的发展繁荣给人类带来了机遇与挑战，为了应对计算机网络技术的安全问题人们引入了神经网络体系。从仿生学角度来说计算机神经网络体系仿照了人脑的工作方法。人脑具有承受信息，分析信息，处理信息的能力。科学家从中获得启发将这一方法引入了计算机安全防御中去，并构成了计算机安全评价的标准。1计算机神经网络体系人们为了因对计算机迅猛发展带来的危机在上世纪40年代就提出了神经网络体的设想，并对此加以研究实验。自80年代后已经成为人们评价计算机网络安全的主要标准。大量简单的神经元通过互相连接构成更复杂的神经构造，神经构造之间互相连接最终构成神经网络体系。神经网络体系具有特别强的的信息处理工能，能够存储分布、处理分布，有包涵性和学习能力，能够处理非线性的复杂关系，是一个成长型的系统。神经网络系统通过调节本身节点之间的关系，来完成对信息的分析处理，模拟人的大脑对信息的处理方式。其具有很强的灵敏性和针对性，能够进行初步的理性分析，优化其本身的信息资料库，找寻最优的解决方案。计算机神经网络系统是人类迈向人工智能化时代的一大创举，随着人工智能技术的不断进步，愈加智能的机器人将随之产生。2计算机网络安全的评估标准计算机的使用者们根据当下计算机的使用状况制订了一系列的计算机网络安全现行标准。2.1网络安全的定义网络安全指的就是人们在运用互联网时信息的安全保密不被窃取和恶意毁坏，系统、软件设备、硬件设备都处在良好的状况中。在计算机系统运行时不会遭到木马病毒、恶意插件的攻击。信息安全、密码安全、通信安全等领域的安全都处在网络安全的范畴之中。计算机网络安全有四大原则：可控性原则，即计算机网络信息的传播控制在一定的范围内，网络上流传的信息要在法律允许的范围之内，网络管理者能够通过网络对其进行有力的控制。完好性原则，即网络数据信息未经过官方和其发行者的受权不能够私人改动，坚持网络数据的完好性就是保证网络信息的可用性。可用性原则，即网络使用者当下能否能够使用网络中的信息。保密性原则，即对计算机网络数据进行访问时，不得随意泄露信息给未获得网络受权的用户。在这个信息全球化的时代，网络安全是人们生活安全中至关主要的一项。2.2网络安全评估标准当今社会人们对网络信息的要求逐步提升，相应的产生了一套大家公认的评估标准。这套标准是根据现有的计算机网络技术，全面的、合理的、客观的、科学的，考虑计算机网络运用的方方面面制订出来的。坚持评估标准与实际生活相结合，便于检测和操作的可行性原则；坚持条理清楚明晰、条理清楚，有代表性的简明性原则；坚持真实精确，避免环节反复，避免节点之间互相影响的独立性原则；坚持运用完好的、全面的、精确可靠的完备性原则为信息全评价标准；坚持联络实际以现行的计算机技术水平为评价指标的精确性原则。根据以上的网络安全标准一定要与当下所在的区域网相结合，做到详细问题详细分析。2.3网络安全体系的设定根据计算机网络安全检查建立不同的计算机网络安全等级，大致可分为四个条理：很危险、危险、有风险、安全。很危险可用红色表示，计算机网络系统存在高危漏洞，需要紧急查杀木马病毒和恶意插件，关机后再从新启动。危险可用橙色表示，表示网络系统中有安全隐患需要处理，网络的安全等级有限，需要及时的进行杀毒处理。有风险可用黄色表示，这种情况表示计算机中有风险项，需要对计算机网络进行检测处理。安全表示当下的计算机网络状况良好无任何风险项，可用绿色表示。这种设计能够给计算机的应用者最直观的感受来判定计算机的状况。3神经网络系统在计算机网络安全中的应用计算机网络的重要作用是传递信息，其广泛的应用于电子商务，信息处理，电子办公等方方面面。网络黑客通过木马病毒盗取用户信息，倒卖客户资料，窃取别人产业，对网络的和谐安全产生了及其恶劣的影响。神经网络系统在计算机网络信息的传播当中起到了桥梁和过滤器的作用。信息在网络中传播不是单向的而是双向的，信息的输入和输出都是通过神经网络的神经元来完成的。计算机神经网络有三个条理构成，分别是输出层、隐藏层、输入层，通过这三个部分对信息进行加工处理。其中的隐藏层起到了传输中枢的作用，输入的信息输出时需要先输入到隐藏层中，再由隐藏层对其进行处理，最后传输到输出层中输出。在这里时系统发现信息有误将会回溯至上一阶段对信息进行核对，信息精到准确后会再次传输回来发送至输出层。通过神经网络系统的应用能够大量精确的对信息进行合理的处理，方便了人们的生活，提升了人们的工作效率。4神经网络系统对计算机网络安全的影响神经网络系统作为广泛应用于人们生活中的技术，其即存在着优点，也存在着不足。神经网络技术具有良好的灵敏性包涵性，与传统的曲线拟合体系相比其对缺失信息和噪音反应不灵敏。一个节点只能反应一个问题，一个节点中发现的问题在整个神经网络体系的表现中将产生严重影响。其具有良好的延展性，能够把个体中的多数样本引入部分当中，将部分当中的多数样本引入到整体当中。神经网络系统具有强大的学习适应能力，能够自行总结系统处理的信息中的规律，自我调整输出形式，减少系统的误差。神经网络有线应用潜力，有线应用潜力是神经网络系统本身的基本能力，神经网络是由一个又一个节点连接而成的，两点之间的直线间隔最短，处理信息的速度最快。神经网络系统具有自动处理信息关系的能力。其已经具有初步的人工智能化能力，能够自立分析较为简单的问题。固然神经网络系统功能特别强大，但是也存在着一些不足之处。神经网络系统的构造多样化，在信息处理的经过中也会出现多种组合。因而只能出现最精到准确的处理结果，无法得出最精确的处理结果。神经网络系统本身的构造决定了其对部分极小问题的忽视，这种特性会影响其处理问题的精确性。对于非常复杂的数据问题其处理效果会减慢。随着计算机的应用大量的信息被记载入数据库，信息量过于庞大会影响到信息处理的效率。神经网络系统并不是真正的人脑只到达了出步的人工智能水平，其处理问题存在一定的机械性。这种问题只要通过科学家的不断研究能力得到改善。5结束语神经网络系统特点引入很好的解决了网络信息大