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《基于神经网络的计算机网络安全评价仿真模型》：这是一篇与神经网络论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。

摘要：介绍复杂网络、神经网络算法和遗传算法在计算机网络安全评价方面的应用,并在BP神经网络算法的基础上利用遗传算法对计算机网络安全评价仿真模型进行改进,对GABP神经网络算法在计算机网络安全评价方面的应用进行了深入研究,该仿真模型对于计算机网络安全评价具有较高的理论意义和较为深远的应用价值.

关键词：计算机网络安全；安全评价；神经网络；遗传神经网络

中图分类号： TN915.08?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）03?0089?03

Computer network security evaluation simulation model based on neural network

WEN Siqin1, WANG Biao2

（1. Department of Computer Science and Technology, Hohhot Minzu College, Hohhot 010051, China；

2. College of Computer Information Management, Inner Mongolia University of Finance and Economics, Hohhot 010051, China）

Abstract： The applications of the complex network algorithm, neural network algorithm and genetic algorithm in computer network security evaluation are introduced. On the basis of the BP neural network algorithm, the genetic algorithm is used to improve the computer network security evaluation simulation model. The application of GABP neural network algorithm in computer network security evaluation is studied deeply. The simulation model has high theoretical significance and far?reaching application value for the computer network security evaluation.

Keywords： computer network security； security evaluation； neural network； genetic neural network

0 引言

随着科学技术的不断进步,Internet和计算机网络技术越来越深入到了政治、经济、军事等各个层面.网络技术发展的越快,网络安全问题越突出.目前,信息系统存在着很大安全风险,受到严重的威胁,许多网络入侵者针对计算机网络结构的复杂性和规模庞大性,利用网络系统漏洞或安全缺陷进行攻击[1?2].

目前,国内存在不少的计算机网络安全评估系统,但是仅有少部分在使用,其主要任务是检测网络安全存在的漏洞,对于网络安全的风险评估涉及不多或只是简单的分析,并且基本上没有涉及计算机网络安全态势评估和预测[3].由于网络安全评估系统没有能够将评估技术和检测技术相结合,所以没有形成一个框架和一个有力支撑平台的网络信息安全测试评估体系,用于指导各行业网络安全风险评估和检测[4].因此,需要建立一个包括多种检测方法和风险评估手段的全面网络安全评估系统.本文在BP神经网络和遗传算法的基础上,研究并制定了一个简单、有效、实用的计算机网络安全评估仿真模型.

1 基于GABP神经网络的计算机网络安全评价

仿真模型

1.1 染色体位串与权系值的编码映射

以下为BP神经网络的训练结果,分为4个矩阵.在设定时,输入节点、隐含节点和输出节点分别设置为[i,][j,][k.]

（1）输入层到隐含层之间的权值矩阵为：

（2）隐含层阈值矩阵：

[γ等于γ1γ2?γj] （2）

（3）隐含层到输出层的权值矩阵：

（4）输出层的阈值矩阵：

[h等于h1h2?hj] （4）

为利用GA进行BP神经网络的权值优化,对上述四个矩阵进行优化,形成染色体串,并进行编码,如图1所示.

1.2 自适应函数