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【摘要】計算機網(wǎng)絡屬于較為復雜的網(wǎng)絡，所以要全面考慮能夠影響網(wǎng)絡安全的所有因素，以此才能夠使計算機網(wǎng)絡評價指標更加嚴謹，在計算機網(wǎng)絡安全評價體系設計過程中，則需要綜合分析計算機的相關安全因素。本文則基于神經(jīng)網(wǎng)絡分析計算機網(wǎng)絡安全評價仿真模型設計。

【關鍵詞】神經(jīng)網(wǎng)絡；網(wǎng)絡安全評價

仿真模型設計目前我國具有多種計算機網(wǎng)絡安全評價系統(tǒng)，但是只是使用極小部分，其主要目的就是對網(wǎng)絡中存在的完全漏洞進行檢測，但是并不分析網(wǎng)絡安全風險評價及預測計算機網(wǎng)絡安全態(tài)勢。所以，就要創(chuàng)建計算機網(wǎng)絡安全評價仿真模型，以此創(chuàng)建具有檢測方法及風險評估的網(wǎng)絡安全評價系統(tǒng)，確保計算機網(wǎng)絡信息的安全性。

一、計算機網(wǎng)絡安全評價指標

計算機網(wǎng)絡安全指標全方面的反映出了計算機的安全情況，因為不同安全指標的量綱不同，所以不能夠直接比較，為了能夠使安全指標之間能夠相互的運算和比較，所以就要對安全指標統(tǒng)一處理，安全指標權值表示為：xi=xi-xmin/xmax-xminxi表示為安全指標統(tǒng)一標準權值，xmax表示為第i個安全指標最大權值，xmin表示為第i個安全指標最小權值。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡下的計算機網(wǎng)絡安全評價仿真模型設計

（一）權系值及染色體位串編碼本節(jié)以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為例，計算其訓練結(jié)果，共具有四個矩陣，在設定的時候，使i表示輸入節(jié)點、k表示輸出節(jié)點、j表示隱含節(jié)點，具體表現(xiàn)為以下：輸入層至隱含層的權值矩陣表示為：W=w11,w12,...,w1j;w21,w22,...,w2j;w31,w32,...,w3j;w41,w42,...,w4j隱含層的閾值矩陣表示為：γ=γ1，γ2，...，γj隱含層至輸出層的權值矩陣表示為：V=v11,v12,...,v1j;v21,v22,...,v2j;v31,v32,...,v3j;v41,v42,...,v4j輸出層的閾值矩陣表示為：h=h1，h2，...，hj為了使用GA算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡權值，首先就要優(yōu)化以上矩陣，使其形成染色體串，從而編碼。

（二）神經(jīng)網(wǎng)絡算法

初始化樣本數(shù)據(jù)，在相應的矩陣中錄入樣本數(shù)據(jù)，輸入矩陣表示為input（s=1,2，...，i），輸出數(shù)據(jù)表示為output（s=1,2，...，j）。使學習速率為α和β，使其生成染色體數(shù)據(jù)，表示為ι（s=ι，...，N），分別設定雜交概率及變異概率，雜交概率表示為Pc，變異概率表示為Pm；Until滿足以上條件的需求；開始；Foristep=1toNdo；開始；本文中的染色體所對應的編碼得到的矩陣分別為W、γ和V；使Z為0；對所有樣本通過上述矩陣計算相對應的誤差及誤差總和，誤差表示為21∑)(=−=∆immmiyyxd，誤差綜合表示為∑=∆=Ζpiid1；通過Ζ及ft=1/E，對染色體自適應函數(shù)值進行計算；以所有染色體自適應函數(shù)值重復上述操作；交換；開始；變換；結(jié)束；開始；變異；結(jié)束。以上為GABP算法實現(xiàn)的具體步驟。

（三）GA算法的實現(xiàn)步驟

首先，對權系進行編碼。由于系統(tǒng)中具有96個變量，所以本文中所研究的神經(jīng)網(wǎng)絡的權值系數(shù)在編碼的時候使用的是實數(shù)。如果是一般情況的話，在進行編碼的時候都是使用二進制。編碼具體為：σi（i=1,2，...，17）表示為單元的數(shù)量。另外，初始化及自適應函數(shù)。GA算法的搜索最優(yōu)函數(shù)表示為θc=（cij，bij），使minE=（1/2）∑（yak-yi）2，其中yak表示為期望輸出，yi表示實際輸出，以此得到各個染色體的適應度，表示為ft=（1/E）（t=1,2,3，...）。其次，選擇比例。選擇比例是在賭輪法的基礎上選擇的概率分布過程，其主要表示為：1）將單個染色體的適應值進行計算，適應值表示為eval（θi）；2）將群體總適應值進行計算，表示為f=∑=popsizeieveal1)(θ；3）將染色體被選概率進行計算，表示為Pt=eval(θt)/F；4）將染色體的累計概率進行計算，表示為qt=∑=tjjP1在羅盤轉(zhuǎn)動popsize次的時候，根據(jù)對應的方式選擇單個染色體；之后，雜交。雜交主要有兩種方式，其一，根據(jù)遺傳算法雜交，此種方法較為簡單，類似于二進制，就是劃分浮點數(shù)；其二，根據(jù)算數(shù)雜交，就是組合兩個不同的變量；最后，變異。本文中所研究的仿真模型使用的為均勻變異，被變異的個體要有一個良好的適應值，以此接受全新的成員，從而代替編譯之前的群體。

三、結(jié)語

本文通過GA算法彌補了神經(jīng)網(wǎng)絡中的缺點，之后淺述了以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的計算機網(wǎng)絡安全評價仿真模型，并且對其進行了實現(xiàn)，通過評價可以看出來，本文中的計算機網(wǎng)絡安全評價模型是可靠真實的，并且擁有優(yōu)異的性能，其具有一定的理論價值。

參考文獻

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[2]王偉.基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的計算機網(wǎng)絡安全仿真分析[J].制造業(yè)自動化,2010(15):75-76.

作者:劉江霞 孟慶森 單位:青島市第八人民醫(yī)院