BP神经网络驱动的网络安全评价模型及其应用

本文主要探讨了BP神经网络在计算机网络安全评价中的实际应用，由作者毛志勇针对辽宁工程技术大学工商管理学院的研究背景展开。随着计算机网络技术的快速发展，网络安全问题日益凸显，迫切需要有效的评价方法来确保系统的安全性。文章首先明确了网络安全评价的重要性，指出对网络系统安全的全面评估需要考虑众多因素，如外部环境、服务器性能、数据传输、安全技术和管理规定等。 为了构建一个科学、合理且实用的评价体系，作者按照完备性、独立性、简要性和准确性等基本原则来选取评价指标。完备性原则强调指标的全面性，确保评价结果的准确性和可靠性；独立性原则则注重指标间的互斥性，避免指标间的冗余，以真实反映网络安全的各个方面；简要性原则强调选择关键指标，突出代表性和层次性，使评价过程既高效又清晰；最后，准确性原则要求每个指标的定义明确，确保评价的精确度。 文章详细描述了如何通过BP神经网络这种人工智能技术，设计并建立一个计算机网络安全评价模型。BP神经网络因其自学习和适应性强的特点，适用于处理复杂的非线性问题。作者利用MATLAB进行模型的仿真和训练，验证了这种方法的有效性和可行性。这不仅有助于网络管理员更好地理解和控制网络安全状态，也为其他领域的网络安全评估提供了新的思路和工具。 这篇论文为计算机网络安全领域提供了一种基于BP神经网络的综合评价框架，对于提升网络系统的安全性具有重要的实践价值。通过深入研究和实证分析，作者的工作为网络安全专业人士提供了一个实用的工具，促进了网络安全管理水平的提升。