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基于神经网络的计算机网络安全评价仿真模型研究

2020-09-06张文沛熊小杰

数码世界 2020年8期
关键词:仿真神经网络网络安全

张文沛 熊小杰

摘要:近年来,随着计算机和网络技术的发展,中国的计算机网络技术得到了显着改善。但是,但也存在一些网络安全问题。当前,计算机网络安全是受影响最大的问题。在计算机网络安全性評估技术中,神经网络是最常用的技术之一。神经网络在评估计算机网络的安全性和稳定性方面起着重要作用,并且高度准确。通过评估神经网络,可以评估计算机网络的安全级别,并制定保护其安全的措施,使得技术进步。在本文中,对用于评估计算机网络安全性的仿真模型,以及神经网络的相关内容进行了分析和检查。

关键词:神经网络;计算机;网络安全;仿真

由于大互联网技术的飞速发展,信息系统具有极大的安全威胁。创建计算机网络安全的仿真模型,以创建具有诊断方法和风险评估的网络安全评估系统,以确保计算机网络信息的安全。网络安全评估系统无法将检测技术和食品技术相结合,因此它尚未创建网络安全测试和评估系统,以用于分析和评估网络安全风险。因此,当前的主要任务是为网络安全系统创建各种诊断和评估方法。在社会的不断发展中,需要评估其网络安全性。为了确保计算机网络的安全性,本研究基于对神经系统在计算机网络安全性评估的结构模型其他相关材料中的应用的分析。

随着科学技术的进步,当前的计算机技术和网络技术被广泛使用,计算机网络的安全性在计算机网络的管理中起着重要的作用。但是也使人们处于网络安全的风险中,并且有许多因素会影响计算机的安全性。为了更好地促进计算机和Internet的发展,需要对计算机网络安全性进行评估,而最常用的计算机网络安全性评估方法是神经网络系统。

神经系统技术的出现主要是研究大脑的信息处理方法,神经系统技术的不断发展,人们的也有了深刻理解。它在计算机网络中的使用具有重要的意义和作用,受到了人们的赞赏。识别接收到的信息的处理和分析,并通过神经系统构造各种类型的神经系统来连接神经系统的每个节点。同时,它在神经系统中还具有自动识别,自学等功能,在对获得的信息进行分析和处理后,可以自动用于后续工作。此外,神经系统还具有存储,自我安全性等功能,可以帮助用户快速找到解决方案。

使用计算机网络和其他技术会增加网络的安全风险和风险,为确保计算机和Internet的安全,必须将网络安全系统或技术转移到计算机安全级别和当前风险中。经过评估,并通过神经系统模型了解其评估结果。

在使用网络和计算机技术时,安全操作起着重要的作用,因此为了使计算机网络在操作过程中安全,必须对其进行彻底的分析和测试,以便及时从计算机网络获得准确的反馈。系统的运行状态为相关技术人员判断问题提供了依据,这与计算机的操作有关。创建计算机安全评估系统是网络安全评估的保证,遵循的原则是:

(1)简单性。由于计算机网络本身非常复杂,就必须建立计算机网络安全系统并进行转介,评估结果的可靠性和减少计算机网络安全性的工作量。

(2)准确性。创建计算机网络安全评估系统时,提高计算机网络安全评估的可靠性。

(3)完善神经系统。必须创建用于计算机网络安全评估的安全评估系统,以确保测试项目完整,以便安全指标可以响应计算机的行为,要进行科学选择和评估。

(4)独立性。在评估计算机网络的安全性过程中,有必要确保诊断指标的独立性,以避免重复选择并进一步提高安全性。

这种情况便于技术人员对计算机网络运行中固有的问题做出准确,及时的判断。建立网络评估系统可确保计算机网络的安全,并且必须遵循某些原则。神经系统在计算机网络安全评估中起着重要作用,其强大的适应性为计算机网络安全提供了安全性。因此,神经系统技术创建了计算机安全评估系统和仿真模型,以评估网络安全性中的计算机。

计算机网络的安全问题是当前最为关注的一个问题,为了保证计算机网络的安全,需要对其进行安全评价。而计算机网络安全评估必须在指定标准下,明确计算机互联网安全的评价范围和评价内容,进而对计算机网络安全的基本情况和安全等级进行分析。采用相关的评价方法,对计算机网络安全进行评价,并确定和得出计算机网络安全级别。

从计算机,网络技术和计算机网络技术是复杂的系统。与它的操作有关,它影响许多方面。确保计算机网络的运行为了安全和稳定,我们首先需要建立科学而完整的计算机网络安全评估系统,确定计算机网络安全评估中的指示,然后进行仿真。

系统的计算机安全评估指标从不同的角度显示了计算机网络的安全状态,并且由于每个指标的维度不同,因此在评估计算机网络的安全性过程中,无法直接比较此信息。为了更好地识别安全系统中的各种指标并有效评估计算机网络的安全性,需要对这些指标进行统一处理。

从计算机网络安全的现状分析来看,计算机网络安全可以分为四个级:A,B,C,D,A等级是安全的,D等级都不是安全的。这四个安全等级的相应值是A类:1-0.85; B类:0.85、0.7; C类:0.70.6; D类:0.6-0。

神经系统根据分配方法形成为多层净产品,神经网络使用斜率算法。阈值和权重会不断调整,神经系统具有许多优点:为了更好地理解计算机网络安全评估,它优化并完成了其结构和传输功能,创建了计算机网络安全模拟模型,然后实现了计算机网络安全。

创建计算机网络安全评估模型后,系数为c1 = c2=2,所有粒子均用作神经系统的阈值和权重,最大重复次数为K =500。根据这项研究的结果,可以得出结论,在评估和分析计算机安全性时神经系统更加准确,评估结果仅比估计的产值有0.023错误,表明神经系统在计算机网络安全性方面得到了评估。应用效果明显,其使用加快了计算机网络的网络速度可以有效,准确地确定其安全指标,并为计算机工程师提供准确的检测指标参数。

从这项研究的结果,我们可以得出结论,神经系统在评估计算机网络安全性方面起着重要作用。将模拟模型放置在神经系统中,并尝试制定实际的计算机网络安全性指标。通过使用模拟的神经系统,可以实现神经系统在计算机网络安全中的作用和优势。它还提供了解决计算机网络安全问题的新思路和新方法。

社会在不断发展,网络技术等越来越复杂。用于实际工作中。计算机技术和Internet技术现在在工作和生活中很流行,这改变了人们的职业,学习方法为人们的生活和工作带来了舒适感。在此过程中,会增加您自己的安全风险。神经系统是近年来产生的计算机网络安全评估方法之一。它在计算机网络安全评估中的应用具有重要的意义和作用。根据这项研究的结果,神经系统网络在程序中具有重大影响,准确性更高,并且随着它的广泛使用,它为计算机网络评估的安全性提供了安全性。

参考文献:

[1]温斯琴,王彪.基于神经网络的计算机网络安全评价仿真模型[J].现代电子技术,2017,40(03):89-91.

[2]刘红霞.基于神经网络的计算机网络安全评价仿真模型研究[J].通讯世界,2017(08):77-78.

[3]高小虎.基于神经网络的计算机网络安全评价仿真模型分析[J].网络安全技术与应用,2017(04):85+93.

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