摘 要：作為一項(xiàng)很重要的參考指標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)在通常涉及到計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題時(shí)，其中包含的網(wǎng)絡(luò)受病毒、相關(guān)漏洞入侵等問(wèn)題本身是非線性的，研究者就需要參考具有線性的評(píng)價(jià)方法，否則其中描述的各項(xiàng)參考指標(biāo)就會(huì)使其評(píng)價(jià)結(jié)果精度大大降低。為了防止這種情況發(fā)生，專(zhuān)家通常采用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上應(yīng)用一種粒子優(yōu)化的方法。具體的實(shí)施方法就是先通過(guò)系統(tǒng)的挑選相關(guān)指標(biāo)并確定其權(quán)重，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而得出對(duì)整個(gè)安全網(wǎng)絡(luò)的一些相關(guān)評(píng)價(jià)等級(jí)。通過(guò)與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法相比較，該方法在有效提升了整體的評(píng)價(jià)速度的同時(shí)，其評(píng)價(jià)精度也得到了大大的提升。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；安全評(píng)價(jià)應(yīng)用

中圖分類(lèi)號(hào)：TP183

現(xiàn)如今，互聯(lián)網(wǎng)在生活中應(yīng)用愈加廣泛，涉及到日常生活的諸多領(lǐng)域，在其給人們提供幫助的同時(shí)，也衍生了大量的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題，如：計(jì)算機(jī)病毒、漏洞、相關(guān)用戶資源的竊取、隱私的泄露等等。出現(xiàn)這些問(wèn)題，就要求相關(guān)專(zhuān)家要能夠制定出一套完整的網(wǎng)絡(luò)安全的評(píng)價(jià)體系，進(jìn)而有效的對(duì)可能出現(xiàn)的上述問(wèn)題進(jìn)行預(yù)防，為廣大計(jì)算機(jī)客戶免除大量的損失。

1 網(wǎng)絡(luò)安全

一般來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)安全是網(wǎng)絡(luò)本身系統(tǒng)的相關(guān)軟件、硬件或是系統(tǒng)內(nèi)部的相關(guān)數(shù)據(jù)受到一定程度的保護(hù)，進(jìn)而不受外界的偶然或惡意原因而受到的破壞、泄露和更改，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)本身仍能夠繼續(xù)正常、可靠地運(yùn)行，涉及到的相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)不受中斷。網(wǎng)絡(luò)安全可以涉及到：通信技術(shù)、信息安全技術(shù)、密碼技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息論、數(shù)論、計(jì)算機(jī)科學(xué)等不同的領(lǐng)域。從廣義的角度來(lái)講，只要是與網(wǎng)絡(luò)信息的完整性、保密性、真實(shí)性、可控性和可用性等諸多技術(shù)相關(guān)的都屬于網(wǎng)絡(luò)安全的相關(guān)研究領(lǐng)域。

網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)于相關(guān)管理者和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行來(lái)說(shuō)，他們希望網(wǎng)絡(luò)本身的安全受到相應(yīng)的保護(hù)進(jìn)而對(duì)本地的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息的讀寫(xiě)和訪問(wèn)等操作實(shí)現(xiàn)控制。而對(duì)于一些國(guó)家政府或者是相關(guān)企業(yè)的安保部門(mén)來(lái)說(shuō)，以前者不同的是，他們更側(cè)重于對(duì)含有有害的、非法的和一些涉及到企業(yè)自身利益和國(guó)家機(jī)密的相關(guān)信息進(jìn)行防堵和過(guò)濾，從而避免一些重要的信息被黑客盜取，給國(guó)家、人民或者是企業(yè)自身帶來(lái)巨大的損失。

2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀

針對(duì)于之前所提到的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可能受到的諸多安全因素影響，其所作出的評(píng)價(jià)結(jié)果通常與這些因素整體呈非線性關(guān)系。在過(guò)去的傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法中，研究者通常采用故障樹(shù)分析法和層次分析法等對(duì)計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行相關(guān)的評(píng)價(jià)，而在實(shí)際操作中，這些方法大多相對(duì)復(fù)雜，不便于操作，并且在其結(jié)果上不能有效的對(duì)這些非線性關(guān)系進(jìn)行描述，評(píng)價(jià)精度非常低。

隨著計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)近些年的快速發(fā)展，相關(guān)涉及到的行業(yè)所處理的相關(guān)業(yè)務(wù)也從之前相對(duì)簡(jiǎn)單的單機(jī)文件處理、數(shù)學(xué)運(yùn)算、相對(duì)間內(nèi)的局域網(wǎng)內(nèi)部的辦公自動(dòng)化和內(nèi)部業(yè)務(wù)處理發(fā)展到現(xiàn)如今更為復(fù)雜的企業(yè)外部網(wǎng)和全球互聯(lián)網(wǎng)等世界范圍的業(yè)務(wù)處理和信息共享。在計(jì)算機(jī)自身系統(tǒng)相應(yīng)處理能力提升的同時(shí)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的連接能力也隨之在逐步提高著，但與此同時(shí)，相應(yīng)產(chǎn)生的一些安全問(wèn)題也逐漸凸顯出來(lái)，主要體現(xiàn)在以下這些方面：網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的安全、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全、應(yīng)用系統(tǒng)的安全、網(wǎng)絡(luò)物理安全和網(wǎng)絡(luò)的管理安全等。

近些年來(lái)，相關(guān)研究人員采用一些人工智能的算法，建立出一套全新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將這種網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)安全的評(píng)價(jià)中，很大程度的避免了上述提到的諸多問(wèn)題。而在現(xiàn)如今的大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（英文縮寫(xiě)：BPNN）在應(yīng)用中最為成熟和廣泛。但同時(shí)，BPNN本身也存在著搜索能力差、訓(xùn)練速度慢等缺點(diǎn)，因此，對(duì)現(xiàn)如今的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中的應(yīng)用進(jìn)一步的進(jìn)行研究，使其評(píng)價(jià)精度提到提升逐漸成為該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。

3 涉及到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)評(píng)價(jià)的基本原理

涉及到其具體相關(guān)評(píng)價(jià)，就要求在相對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定下，通過(guò)對(duì)其內(nèi)容和影響范圍進(jìn)行整理，再基于其網(wǎng)絡(luò)的安全情況進(jìn)行分析，進(jìn)而得出相關(guān)的評(píng)價(jià)，羅列出一系列的網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)，通過(guò)數(shù)學(xué)模型的建立，大致如下：

網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)=f（a1，a2，a3…，ax，…，an）

其中的a代表著影響網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)的相關(guān)因子，f就是整體網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)的數(shù)學(xué)模型。

通過(guò)對(duì)其數(shù)學(xué)模型的建立，我們可以發(fā)現(xiàn)相關(guān)的影響因素對(duì)其整體網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)的影響是相當(dāng)重要的，并呈現(xiàn)出一種非線性的不確定關(guān)系，本文通過(guò)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)其相關(guān)的影響因素進(jìn)行評(píng)價(jià)和打分，得出相關(guān)因素對(duì)結(jié)果影響的權(quán)重比例，進(jìn)而提升整體安全評(píng)價(jià)的精度。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體應(yīng)用

作為現(xiàn)如今在互聯(lián)網(wǎng)涉及到的安全評(píng)價(jià)領(lǐng)域中一種應(yīng)用較為廣泛的模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常采取梯度下降的算法來(lái)對(duì)影響到網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的誤差行進(jìn)時(shí)刻的調(diào)整，進(jìn)而使其期望輸出和實(shí)際的輸出誤差達(dá)到最小。

3.2 BP網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)特點(diǎn)

BP網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建主要有如下幾種優(yōu)點(diǎn)：

（1）算法簡(jiǎn)單：通常采用梯度的下降的算法，通過(guò)對(duì)誤差逆向傳播中相關(guān)權(quán)值、閥值的調(diào)整，來(lái)尋求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中期望和實(shí)際輸出的最小誤差值。

（2）非線性的逼近能力強(qiáng)：這就使其受到相關(guān)因素的影響程度大大降低，進(jìn)而使整體的評(píng)價(jià)精度得到提升。

（3）容易實(shí)現(xiàn)：這在具體實(shí)際評(píng)價(jià)中是相當(dāng)重要的，面對(duì)大量的安全評(píng)價(jià)工作，更容易實(shí)現(xiàn)、工作量更低的方法，往往更容易廣泛的被大眾所接受和采納。

同時(shí)，其自身還有一些缺點(diǎn)：

（1）學(xué)習(xí)效果差。

（2）收斂速度慢。

4 網(wǎng)絡(luò)安全的評(píng)價(jià)過(guò)程及其優(yōu)化

通過(guò)收集與安全評(píng)價(jià)相關(guān)的一些數(shù)據(jù)，建立出一套相對(duì)完善的安全指標(biāo)體系，針對(duì)其相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建一套粒子群，通過(guò)對(duì)該種BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化并加以訓(xùn)練，進(jìn)而再參考相關(guān)的適應(yīng)度值，以此來(lái)獲取得到影響該網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)參數(shù)，最終得到安全評(píng)價(jià)，從而實(shí)現(xiàn)最終目的。

4.1 PSO算法

PSO算法也叫做粒子群優(yōu)化法，是通過(guò)模擬生態(tài)學(xué)中鳥(niǎo)群飛行確立的一種新型搜索算法，本身具有計(jì)算簡(jiǎn)單、個(gè)體數(shù)量少、全局優(yōu)化性好等諸多優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)如今通常被研究者用來(lái)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域?qū)ζ鋮?shù)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，使優(yōu)化后的評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)精度更高、收斂速度更快，正逐步的得到廣泛的應(yīng)用。

4.2 優(yōu)化的相關(guān)參數(shù)的設(shè)立

將相關(guān)參數(shù)的種群規(guī)模設(shè)立為n=10，相關(guān)的學(xué)習(xí)因子設(shè)立為b1=b2=2，使其在整體網(wǎng)絡(luò)中的初始位置做到隨機(jī)產(chǎn)生，初始化其速度，設(shè)定期最大迭代數(shù)Q=500。通過(guò)將優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和未進(jìn)行優(yōu)化的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)值，利用到運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)中的激發(fā)函數(shù)，將整體的目標(biāo)誤差控制在0.001。

4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

通過(guò)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，可以發(fā)現(xiàn)，在訓(xùn)練過(guò)程中，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其數(shù)據(jù)進(jìn)行收斂時(shí)速度通常很慢，在所進(jìn)行的模擬實(shí)驗(yàn)中，數(shù)據(jù)在第398步時(shí)訓(xùn)練結(jié)束。在結(jié)束時(shí)統(tǒng)計(jì)算出其誤差達(dá)到0.000896，而在經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)其進(jìn)行迭代處理，其誤差精度最終可以達(dá)到0.000682，相應(yīng)的誤差精度得到了大大提升，進(jìn)而可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其自身尋優(yōu)能力較弱，收斂速度較慢，評(píng)價(jià)精度較低。

4.4 優(yōu)化結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得出的學(xué)習(xí)精度，并將兩者進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如下表1，得出相關(guān)結(jié)論：傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于22號(hào)的樣本進(jìn)行的安全評(píng)價(jià)結(jié)果安全級(jí)數(shù)顯示為C級(jí)，也就是不安全等級(jí)，所以說(shuō)其安全評(píng)價(jià)結(jié)果是不正確的，通過(guò)進(jìn)行優(yōu)化可以使其正確率得到大大的提升。相比較兩種方法的均方根誤差，傳統(tǒng)方法為0.066遠(yuǎn)大于經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的BPNN模型0.021的均方根誤差，進(jìn)而可以得出結(jié)論，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，加快了網(wǎng)絡(luò)自身的收斂速度的同時(shí)，也大大的提升了其最終的評(píng)價(jià)精度。

5 結(jié)束語(yǔ)

隨著現(xiàn)如今網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和越加廣泛的利用，相關(guān)安全問(wèn)題得到了越來(lái)越大的突顯，尋求出一種更為有效的安全評(píng)價(jià)方法就顯得尤為重要。本文在對(duì)現(xiàn)如今應(yīng)用普遍的BPNN進(jìn)行優(yōu)化的過(guò)程中采用了PSO的算法，將二者相結(jié)合，極大程度的發(fā)揮了BPNN本身具有的極強(qiáng)函數(shù)的非線性逼近能力，進(jìn)而應(yīng)用到整體網(wǎng)絡(luò)安全的評(píng)價(jià)中，避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身存在的尋優(yōu)能力較弱，收斂速度較慢，評(píng)價(jià)精度較低的諸多缺點(diǎn)。通過(guò)優(yōu)化，大大提升了其收斂速度、評(píng)價(jià)精度和全局的搜索能力，為今后的網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的發(fā)展提供了一條新的道路，相信在不久的將來(lái)，越來(lái)越多的不同種類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)大大的應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全的評(píng)價(jià)體系中去。

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作者簡(jiǎn)介：祝永健，講師，本科，碩士，研究方向：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。

作者單位：江蘇省揚(yáng)州商務(wù)高等職業(yè)學(xué)校，江蘇揚(yáng)州 225127