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【摘要】計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)屬于較為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，所以要全面考慮能夠影響網(wǎng)絡(luò)安全的所有因素，以此才能夠使計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)評價指標(biāo)更加嚴(yán)謹(jǐn)，在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價體系設(shè)計過程中，則需要綜合分析計算機(jī)的相關(guān)安全因素。本文則基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價仿真模型設(shè)計。

【關(guān)鍵詞】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)安全評價

仿真模型設(shè)計目前我國具有多種計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)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(luò)中存在的完全漏洞進(jìn)行檢測，但是并不分析網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險評價及預(yù)測計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢。所以，就要創(chuàng)建計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價仿真模型，以此創(chuàng)建具有檢測方法及風(fēng)險評估的網(wǎng)絡(luò)安全評價系統(tǒng)，確保計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。

一、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價指標(biāo)

計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全指標(biāo)全方面的反映出了計算機(jī)的安全情況，因為不同安全指標(biāo)的量綱不同，所以不能夠直接比較，為了能夠使安全指標(biāo)之間能夠相互的運(yùn)算和比較，所以就要對安全指標(biāo)統(tǒng)一處理，安全指標(biāo)權(quán)值表示為：xi=xi-xmin/xmax-xminxi表示為安全指標(biāo)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)權(quán)值，xmax表示為第i個安全指標(biāo)最大權(quán)值，xmin表示為第i個安全指標(biāo)最小權(quán)值。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價仿真模型設(shè)計

（一）權(quán)系值及染色體位串編碼本節(jié)以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，計算其訓(xùn)練結(jié)果，共具有四個矩陣，在設(shè)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(quán)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(quán)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(luò)權(quán)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(luò)算法

初始化樣本數(shù)據(jù)，在相應(yīng)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(xué)習(xí)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(shè)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(yīng)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(yīng)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(yīng)函數(shù)值進(jìn)行計算；以所有染色體自適應(yīng)函數(shù)值重復(fù)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(quán)系進(jìn)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(luò)的權(quán)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(jìn)行編碼的時候都是使用二進(jìn)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(yīng)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(yīng)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(chǔ)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(yīng)值進(jìn)行計算，適應(yīng)值表示為eval（θi）；2）將群體總適應(yīng)值進(jìn)行計算，表示為f=∑=popsizeieveal1)(θ；3）將染色體被選概率進(jìn)行計算，表示為Pt=eval(θt)/F；4）將染色體的累計概率進(jìn)行計算，表示為qt=∑=tjjP1在羅盤轉(zhuǎn)動popsize次的時候，根據(jù)對應(yīng)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(jìn)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(yīng)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(bǔ)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的缺點，之后淺述了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價仿真模型，并且對其進(jìn)行了實現(xiàn)，通過評價可以看出來，本文中的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)

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作者:劉江霞 孟慶森 單位:青島市第八人民醫(yī)院