近年来, 我国的国民经济得到了快速发展, 计算机的应用领域与范围也越来越广, 但是随之而来的互联网安全问题不容忽视, 除了网络漏洞与病毒外, 具有针对性的网络入侵也越来越多, 这不仅对互联网安全造成了极大威胁, 而且还增加了计算机网络安全评价的难度。目前, 计算机网络安全评价的方式较为传统, 使得计算机网络安全评价的准确性无法保证, 而应用神经网络进行计算机网络安全评价能够有效地改善这一现状。
一、计算机网络安全与神经网络的相关概述
(一) 计算机网络安全概述
计算机技术为人类社会所带来的改变不言而喻, 其既改变了人们的生活, 又促进了人们的生产, 但即便如此, 互联网的安全问题依然存在。由于互联网具有较强的虚拟性, 信息被窃取、篡改、破坏的现象时有发生, 信息持有者的财产安全与人身安全极有可能因此而无法获得有力保障, 为了有效防止这一事件的发生, 互联网对软件与硬件均采取了相应的保护工作, 这就是所谓的计算机网络安全, 其不仅能够为计算机网络提供良好的应用环境, 而且还能够为企业创设有序的竞争环境, 对推动现代化建设具有重要意义。
(二) 神经网络概述
20世纪40年代, 神经网络的概念被首次提出, 起初, 神经网络只是一个以人脑为基础的数学模型, 其主要作用是研究生物神经元的基本特征, 后来该数学模型被计算机科学家发现, 并将该模型纳入计算机的研究领域中, 对其中的学习机制进行深入研究, 感知器神经网络模型由此确立, 神经网络技术理论在此模型中得到了全面补充, 且开始应用于计算机各领域中[1]。随着计算机技术发展的速度越来越快, 计算机科学家对神经网络的研究又上升了一定的高度, 不仅创建了映射计算模拟法, 而且还提出了微分非线性方程的处理模式, 为神经网络的发展奠定了良好的技术基础。
二、计算机网络安全评价中神经网络的具体应用策略
(一) 构建完善的安全评价体系
从某种程度上而言, 只有既全面又客观的计算机网络安全评价体系才可称之为完善, 完善的计算机网络安全评价体系不仅要具备一定的科学性, 而且还要能够将影响计算机网络安全的各方因素通过该评价体系集中反映出来, 具体应用策略如下: (1) 评价指标的选取应真实[2]。计算机网络安全评价指标的选择必须遵循两个特性, 一是客观性, 二是真实性, 只有保证了计算机网络安全评价指标的客观与真实, 计算机网络的安全评价才能够得以实现; (2) 评价体系的构建应完整。除了应保证计算机网络安全评价体系的真实性与客观性以外, 评价体系的完整性也应当得以保证, 只有这样, 计算机网络安全评价体系的构建才能够更具意义, 计算机网络的安全性才能够得以保证, 网络信息才能够因此得到充分保护。
(二) 确定准确的评价指标集
在应用神经网络的实际过程中, 确定准确的评价指标集对计算机网络的安全也极为重要, 具体内容如下:首先, 评价指标集要能够真实地反映出计算机网络的安全情况, 这样才能够保证评价结果的全面性, 才能够使计算机安全技术水平得以充分体现, 评价结果所产生的影响也会以正面居多;其次, 评价指标集的选择一定要典型, 并且应当具备一定的层次性, 重复指标或是关联指标最好不要出现, 否则将会对操作过程的稳定性造成极大的影响;最后, 评价指标集的构建应逐级细化, 共分为两级, 第一级指标构建完成后, 才可进行第二级指标的构建, 一般情况下, 第一级指标应包含三方面内容: (1) 逻辑内容, (2) 物理内容, (3) 管理内容, 而二级指标主要由以下三部分组成: (1) 入侵的防范, (2) 数字签名, (3) 访问控制[3]。
(三) 保护网络数据的完整性
实际上, 要想保证神经网络在计算机网络安全评价中的良好应用, 数据的作用不可或缺, 只有保证数据的完整、秘密以及可使用, 计算机网络安全体系才能得以构建。一般情况下, 计算机网络安全体系需要保障逻辑层面与物理层面的安全, 其中, 逻辑层面即为保证数据的可用性与完整性, 物理层面即为保护设施设备不至丢失或损坏, 具体策略如下: (1) 重视计算机网络安全评价的控制与管理工作。只有做好控制与管理工作, 计算机组网硬件的稳定才能够得以保证, 计算机网络安全的保密服务才能够越做越好; (2) 限制网络用户。目前, 网络攻击的来源广泛性越来越强, 其中, 黑客仍然是威胁互联网安全的主要问题, 因此, 在应用神经网络时, 计算机网络安全评价应当对网络用户进行限制, 采取必要的手段控制网络用户资源的发布与获取, 进而保障数据的完整性。
三、结论
为了提升神经网络在计算机网络安全评价中的应用, 本文将计算机网络安全评价中神经网络的应用作为主要研究内容, 在阐述计算机网络安全定义的基础上, 对构建完善的安全评价体系、确定准确的评价指标集、保护网络数据的完整性的具体应用策略做出系统探究, 研究结果表明, 神经网络对计算机网络的安全评价起到了积极的促进作用。在未来, 还需进一步加强计算机网络安全评价中神经网络的应用研究, 进而确保计算机网络的安全评价水平能够在应用神经网络的基础上得以提升。
摘要：本文针对计算机网络安全评价中神经网络的应用研究, 将从计算机网络安全与神经网络的相关概述入手, 对计算机网络安全评价中神经网络的具体应用策略进行深入分析, 以此推动我国计算机网络的发展。此次研究选用的是文献分析法, 通过查找相关的文献, 为文章的分析提供理论基础。通过文章的分析得知, 神经网络在计算机安全评价网络中的应用较为广泛, 希望本文的研究, 能在一定程度上对提升神经网络在计算机网络安全评价中的应用水平提供参考性意义。
关键词：计算机网络, 网络安全,神经网络
参考文献
[1] 刘向明.GABP神经网络算法在计算机网络安全评价方面的应用探析[J].黑河学院学报, 2018 (6) :203-204.
[2] 白东升.分析神经网络在计算机网络安全评价中的应用[J].计算机产品与流通, 2018 (1) :42.
[3] 邹小花, 方宣杰, 杨文远.基于神经网络的复杂计算机网络安全评价指标体系建立及应用研究[J].电脑知识与技术, 2018, 14 (1) :212-213.