劉國輝

(沈陽大學 教務處現(xiàn)代教育技術(shù)中心，遼寧 沈陽 110044)

隨著社會信息化程度的不斷加深，網(wǎng)絡安全問題占據(jù)了越來越重要的位置。網(wǎng)絡安全信息自動識別在網(wǎng)絡安全問題中雖占據(jù)重要部分，但沒有受到足夠的重視[1]。傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)在實際運行過程中，很容易出現(xiàn)影響網(wǎng)絡安全的問題。這種情況下，不但會影響網(wǎng)絡運行環(huán)境，甚至還會導致經(jīng)濟方面的損失。當網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)遭受種種原因而崩潰時，對于防止數(shù)據(jù)丟失的問題往往是人們最關(guān)心的問題。傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)存在的問題主要體現(xiàn)在三個方面，分別為信息泄漏問題、植入惡意病毒問題以及程序惡意破壞問題[2]。人工智能技術(shù)是確保網(wǎng)絡安全并保證網(wǎng)絡安全信息不受到惡意攻擊的有效手段。在大數(shù)據(jù)背景下由于人工智能技術(shù)的逐漸成熟，人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡安全信息自動識別中的應用已經(jīng)越來越廣泛。因此，本文著重利用人工智能技術(shù)對網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)進行研究[3]。通過神經(jīng)網(wǎng)絡整合自動識別網(wǎng)絡安全信息的方式實現(xiàn)節(jié)本增效，從根本上提高網(wǎng)絡安全信息自動識別精度。

1 基于人工智能的網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)設計

1.1 硬件設計

結(jié)合實際網(wǎng)絡安全信息自動識別的需要，本文設計的人工智能網(wǎng)絡安全信息識別裝置型號為HCL1215873289，內(nèi)置BUN-30052689識別芯片。BUN-30052689識別芯片作為一個封裝的復合型芯片，具有很好的網(wǎng)絡安全信息自動識別能力[4]。人工智能網(wǎng)絡安全信息識別裝置整體使用人工智能技術(shù)作為核心技術(shù)。在正常情況下，人工智能網(wǎng)絡安全信息識別裝置的工作電壓在3.0～4.5V之間，所承受的電流值不能大于50mA。人工智能網(wǎng)絡安全信息識別裝置尺寸為610*100*628mm；重量為10.29kg。為自動識別網(wǎng)絡安全信息并及時進行反饋，人工智能網(wǎng)絡安全信息識別裝置特設計無線藍牙串口通信接口，是該自動識別系統(tǒng)硬件中最重要的組成部分。將無線藍牙串口通信接口的接線點設為I/0點。其中，I/0點所連接的人工智能設備主要包括：智能手機、平板電腦等[5]。可以將網(wǎng)絡安全信息整個識別狀態(tài)均視為自動識別，基于人工智能的網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)中I/0點為3000個，系統(tǒng)的實際容量有3540個，I/0點數(shù)的具體分布信息，如表1所示。

表1 無線藍牙串口通信接口I/0點數(shù)的接口信息

結(jié)合表1信息，人工智能網(wǎng)絡安全信息識別裝置通過10個串口通信端口，其主要用于通過人工智能技術(shù)經(jīng)合波光將網(wǎng)絡安全信息自動識別結(jié)果傳輸?shù)竭h端，從而實現(xiàn)對網(wǎng)絡安全信息自動識別的信息傳遞[6]。

1.2 軟件設計

本文將設計的軟件部分具體流程分為四個步驟逐步進行：收集終端數(shù)據(jù)；利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行網(wǎng)絡安全信息傳輸與處理；建立數(shù)據(jù)庫；設置網(wǎng)絡安全信息自動識別相關(guān)字[7]。在人工智能的應用背景下，通過數(shù)據(jù)采集收集終端數(shù)據(jù)，為系統(tǒng)自動識別功能的實現(xiàn)提供前提保障。尤其網(wǎng)絡安全信息的精準采集最為重要，這是保障網(wǎng)絡安全信息自動識別最基礎的一環(huán)。而后根據(jù)人工智能領(lǐng)域中的神經(jīng)網(wǎng)絡進行網(wǎng)絡安全信息傳輸與處理，為確保網(wǎng)絡安全信息在傳輸與處理過程中不會出現(xiàn)信息丟失的情況，將網(wǎng)絡安全信息自動識別偏差值設為x，可得x的計算公式，如公式(1)所示。

(1)

在公式(1)中，r指的是網(wǎng)絡安全信息自動識別形式值；d指的是網(wǎng)絡安全信息自動識別特征維數(shù)；B指的是網(wǎng)絡安全信息自動識別的邏輯矢量。網(wǎng)絡安全信息傳輸?shù)膶崿F(xiàn)意味著自動識別系統(tǒng)功能的實現(xiàn)[8]。除此之外，在基于人工智能的電氣自動化控制系統(tǒng)軟件設計中需要建立一個體系成熟的數(shù)據(jù)庫，對自動識別到的網(wǎng)絡安全信息進行對應的處理。將所有經(jīng)過信息傳輸處理后的網(wǎng)絡安全信息直接更新至數(shù)據(jù)庫中，在此基礎上利用數(shù)據(jù)庫啟動網(wǎng)絡安全信息自動識別任務。在啟動之前必須對數(shù)據(jù)庫進行一定的設置，比如設置網(wǎng)絡安全信息自動識別相關(guān)字，設網(wǎng)絡安全信息自動識別相關(guān)字為c，則其公式如公式(2)所示。

(2)

在公式(2)中，g指的是網(wǎng)絡安全信息自動識別的相關(guān)字向量；n指的是網(wǎng)絡安全信息自動識別的相關(guān)字維數(shù)；u指的是網(wǎng)絡安全信息自動識別的相關(guān)字參數(shù)。

利用人工智能技術(shù)通過相關(guān)字段完成高精度自動識別，從而提高自動識別的穩(wěn)定性以及成功率[9]。至此，完成基于人工智能的網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)軟件所有流程。

通過最大后驗概率方法Map針對具備稀疏分布特性的安全信息可進行以下操作，假設安全信息具備如式(3)的Laplace概率密度分布函數(shù)：

(3)

其中，β代表方差參數(shù)。充分考慮到安全信息在分離過程中幅值存在的不確定性，能夠設定信源具備相同方差參數(shù)。因安全信息之間為相互獨立的狀態(tài)，則信源s聯(lián)合概率密度函數(shù)表達式為：

(4)

因A為已知項，當x=As時，對式(4)進行最大化可得：

(5)

設定在某一時間僅存在一個信源值不是0，剩余信源值均非常小或者等于0，此點信源能夠被精準地恢復。根據(jù)以上思想，綜合考慮稀疏性，提出利用最小均方誤差法實現(xiàn)盲源分離。

利用比幅法查找出僅有一個信源值不是0的點集合，因此能夠獲取信源在這些點中精確值。針對兩個觀測安全信息混合狀況，假設在某一時間。僅有si信源值不是0，剩余信源值均為0，那么有：

(6)

其中，aij為已知項，能夠獲取僅有si不是0的全部點，在實際應用過程中選取一個容限值，當小于該值則將其判定為0。假設其點組成的集合是S，si精確值表達式為：

(7)

假設窗口中存在精準值，依據(jù)最小均方誤差找到效果最好的子矩陣實現(xiàn)分離，找到滿足公式(8)為最小值的分離矩陣當作分離子矩陣：

(8)

其中，N1代表窗口中第i個信源存在精準值點數(shù)量，sit代表第i個信源t時刻精準值，N2代表窗口寬度，也就是窗口中點的數(shù)量，sik⌒代表按照某一個分離子矩陣獲取的第i個信源估計值。式(8)進行最小化能夠得到最小均方誤差下分離子矩陣，進而實現(xiàn)網(wǎng)絡安全信息自動識別。

2 實驗

2.1 實驗準備

本次設計的實驗硬環(huán)境包括：處理器Inter(R) Core(TM) Duo CPU、支持8線雙絞線同軸電纜光纖專網(wǎng)、CPRS/DCMA無線公網(wǎng)以及無線專網(wǎng)；仿真實驗軟環(huán)境包括：EZfdsdnio仿真實驗平臺，整個平臺使用Logo語言，主要用于對網(wǎng)絡安全信息自動識別的仿真模擬。本次仿真實驗主要內(nèi)容為通過比較所提出基于人工智能的網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)與傳統(tǒng)識別系統(tǒng)的差異，分析兩種識別系統(tǒng)對網(wǎng)絡安全信息的自動識別率。

表2 兩種方法的安全系數(shù)

表2中，AQ代表的是安全系數(shù)，DD代表的是兩種不同方法的迭代次數(shù)，QK代表的是本文方法，WW代表的是文獻[5]方法。

利用EZfdsdnio仿真實驗平臺實現(xiàn)對網(wǎng)絡安全信息自動識別的數(shù)據(jù)處理，從而評定網(wǎng)絡安全信息自動識別性能更高的識別系統(tǒng)。在此次仿真實驗中，共設計8次實驗，使用兩種識別系統(tǒng)分別代入EZfdsdnio仿真實驗平臺，設置傳統(tǒng)的識別系統(tǒng)為實驗對照組。針對EZfdsdnio仿真實驗平臺測得的網(wǎng)絡安全信息自動識別率，記錄實驗結(jié)果，進而判斷兩種識別系統(tǒng)對于網(wǎng)絡安全信息的自動識別率能力。

2.2 實驗結(jié)果分析與結(jié)論

根據(jù)上述設計的仿真實驗步驟，采集8組實驗數(shù)據(jù)，將兩種識別系統(tǒng)下的網(wǎng)絡安全信息自動識別率進行對比。為了更加直觀地體現(xiàn)出兩種識別系統(tǒng)的差異性，將實驗結(jié)果在EZfdsdnio仿真實驗平臺界面部分以曲線圖的形式進行展示，如下圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡安全信息自動識別率對比圖

通過圖1可得出如下的結(jié)論：本文設計的識別系統(tǒng)網(wǎng)絡安全信息自動識別率最高可達89.95%，實驗對照系統(tǒng)最高僅為50.02%，設計的識別系統(tǒng)自動識別能力更強，可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡安全信息自動識別。通過仿真驗證結(jié)果，證明所設計的識別系統(tǒng)其各項功能均可以滿足設計總體要求，可以廣泛應用于網(wǎng)絡安全信息自動識別方面。

結(jié)語

綜上所述，基于人工智能的網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)在網(wǎng)絡安全信息自動識別應用中的具體優(yōu)勢已經(jīng)顯現(xiàn)出來?；谌斯ぶ悄艿木W(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)是針對網(wǎng)絡安全信息自動識別的最實用以及最可靠的手段。網(wǎng)絡安全信息自動識別率的高低是保證網(wǎng)絡安全信息自動識別效率以及質(zhì)量的主要衡量標準，而針對網(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)進行基于人工智能的優(yōu)化設計可以大幅度提高網(wǎng)絡安全信息自動識別精度?；谌斯ぶ悄艿木W(wǎng)絡安全信息自動識別系統(tǒng)不但能夠完成傳統(tǒng)的識別系統(tǒng)所不能完成的任務，還能夠以人工智能為核心技術(shù)，為網(wǎng)絡安全信息自動識別領(lǐng)域的研究提供學術(shù)意義。