神经网络在计算机网络安全评价中的应用

1.计算机网络安全评价体系建设

1.1构建神经网络系统的必要性

基于神经网络的计算机网络安全评价和保护是多样化的。由于对环境的适应性强，可以快速适应周围情况，调整自身，减少误差。此外，神经网络的自我训练使其能够在计算机网络安全评价体系中实现自我总结和完善。此外，神经网络还具有良好的容错性，对一些不完整的信息和噪声不敏感，因此当网络节点出现问题时，不会影响神经网络的整体保护。而神经网络经过自我训练后，可以将正常的工作效率提高到常规的4～5倍。此外，神经网络对结果的获取效率更高，因此使用更方便，其各方面的设置也更加人性化。

1.2安全评价体系构成指标

计算机网络安全的一级评价通常包括：管理安全、物理安全和逻辑安全，具体如下：①二级指标分别是安全组织体系、安全管理体系、人员安全培训和应急响应机制；②物理安全评价指标为二级指标，包括防电磁泄漏措施、供电线路、网络机房、容错冗余和设备安全；③逻辑安全评价指标也是二级指标，包括数据备份和恢复、访问控制、软件安全、病毒预防措施、系统审计、数字签名、数据加密和入侵预防。

2.实现评价指标标准化

不同的评价指标集对影响因素的描述也不同，因此在实施定量和定性评价时需要注意。此外，应合理使用科学的方法来响应计算机的网络安全，从而在一定程度上影响指标的客观比较。因此，必须保持客观的态度，调整评价指标的价值规则，以实现指标的标准化。在定量指标评价中，相关人员应结合计算机网络系统的实际运行情况进行客观评价和价值分析。此外，对于不同的评价指标，应使用不同的测量单位，重点进行标准化处理，将价值固定在一定范围内，通常为0～1之间。为了实现定性指标评价，通常采用评分方式客观评价计算机网络系统模型，定性指标评价标准化。

3.基于神经网络的计算机网络安全评价

3.1服务器维护机制标准化建设

构建计算机网络安全评价体系的首要任务和硬件维护的关键在于服务器维护。在构建服务器维护机制标准化的过程中，应注意避免服务器不当可能造成的损坏，要求操作人员始终保持警惕，确保及时清除网卡冗余，调整服务器负荷，保持服务器的平衡和稳定。

3.2云主机的建立

基于神经网络的计算机网络安全评价系统需要快速构建安全云主机，整合包括云锁服务安全软件在内的所有安全保护系统，突破传统服务器安全理念，实现用户的实时安全服务效果。因此，在构建过程中，需要在云主机中使用许多快速自动安装软件，如MYSQL、PHP、ASP等等。这些软件的共同点是，它们都适用于网站数据库的实时控制、网站信息的实时监控、各种计算机软件温度的调节、网络病毒的查杀功能。如今，计算机网络安全系统已经启动了基于C/S神经网络架构的应用系统，实现了计算机端与服务器之间的远程访问和控制功能，从而提高了计算机网络对木马、病毒、恶意代码、恶意攻击等危害的防御能力，保护了计算机服务器和网站的安全。

3.3安全管理和服务体系的建立

基于神经网络建立的计算机网络安全评价体系的作用是管理者在进行安全评价时，可以提供与评价标准确定相对应的具体内容、实施范围等信息，然后对计算机安全状况和信息技术的关键点进行研究分析，用评价方法计算其安全水平。基于神经网络的计算机网络安全评价水平公式如下：f=(x1、x2、x3...xi……xm）式中：xi-计算机网络安全评价中最重要的评价因素；f-计算机网络安全评价模型的主体。管理者应根据实际情况为计算机系统选择正确的评价模型主体和安全等级，然后根据系统要求对神经网络安全管理系统采取必要的优化措施，做好准备。

4.建立和完善评价结果评语集

根据计算机网络安全评价指标的特点，可以建立评价结果评价集，根据网络安全等级的差异，将评价集分为四组：①第一集合设置为“安全”；②第二类集合设置为“更安全”；③第三等集合设置为“不安全”；④最后一个等级集合被设置为“非常不安全”。此外，还可以说明这些集合，为计算机用户提供方便的了解计算机网络安全和提供良性服务的有效途径。

5.结语

神经网络技术在计算机网络安全评价中的应用，实现了评价系统的自动提取功能，反映了推广、容错、适应性等优势，满足了计算机网络的在线实用性要求，有效提高了计算机网络评价的客观性和正确性，为用户提供了安全的使用环境，确保用户通过网络获得可靠有效的数据信息。