神经网络在信息系统安全评价中的应用研究

小波神经网络应用于电子政务信息系统安全风险评估

好的小波网络便可作为风险评估的有效工具了。
３小波神经网络理论
小波函数的定义：设（）∈Ｌ（，（））为平方可积函数空间，如果傅立叶变换（）满足条件
＋ ∞
ｆＩ（Ｉ／ｄ＜∞或ｆｄ＝∞，（））（）则称（）为一个基本小波或小波母函数，并称上式为小
（）３确定系统的风险等级。应用小波网络进行风险评估的原理是：把上述预处理过的各风险因素属性特征值作为小波网络的输入向量，将对系统的风险评估值作为网络输出。使用网络前，用一些传统方
法评估成功的系统样本训练网络，它所特有的参数权值经过自适应学习后得到正确的内部关系，练使训
配权重，带有很大主观性 … 。采用的小波神经网络方法结合了小波分析和人工神经网络的优点，效克服了传统方法中人为因素有带来的主观性，权重的选取更加科学、使合理。其处理方法是把评估方案的属性特征作为输入，综合评价
击等。可以采用问卷调查、现场面谈、文档检查或自动扫描工具，收集系统风险评估的属性特征值。（）据预处理。确定了系统的评估属性特征向量以后，２数需要对这些数据进行预处理，因为神经网络
的输入数据必须是数值型的，而收集的数据可能包含符号型或字符型数据，数据预处理对这样的数据进行编码。对于不在［，］０１范围的数据进行归一化，采用的归一化公式＝（ — ｉ／ｘ一ｉｍ）（）。

浅析神经网络在计算机网络安全评价中的具体运用

从本质上讲都是综合了系列的抗干扰技术的复合形式。
持．也会带来更大的方便。
３无线电台抗复杂电磁干扰措施
无线通信与网络抗干扰的双方影响下．可以使敌方的干
４结束语
随着社会现代科技的发展，无线电台复杂电磁的抗干扰扰系统在对我方进行干扰时产生一系列的自我损失，造成比能力上也获得了创新性进步．但此发展还需要一系列的研究我方更大的损失代价。在广义的成功抗干扰的信息系统定义与探索。在现代信息战争中要想取得质的飞跃与战斗高低，就中．是指我方的干扰系统可以对敌方产生作用，可以保证我方需要利用其自动化神经网络的优势，时代在进步，科技在发的通信正常健康运行．不同环境下可以有效的采集周围的信展．与此顺势发展其电台抗复杂电磁干扰能效的保障我方的信息安全，体上来说利用无线．频谱的资源以及野战通信装备，可以进行抵御敌方的干扰压制，这对我方战争的控制与指挥做出了一个网状的部署，形成范围广大的通信网络，确保在信息战争定的保障．可以有效的满足一些信息交流沟通的需求。因此，中无线电台能进行长时间的保持稳定联络．利于信息的及时有一些具体的抗干扰体制下．在很大程度上都与战术要求相传播．方便沟通联系

基于BP神经网络的网络安全评价方法研究

中图法分类号：Ｐ９Ｔ３３
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２ｏ）ｔｂｔ．ｉｈｅｌｓｅｎｌｏｔｍａｅｎｒｕｈｓｔｔｕｅ．ｇｔｄｃｕｔｒｇａｇｒｈｂｓｄｏｇｅｉｒｗｅｉｉｏ
２．Ｄｅａｔｅｔｆｏｕｅｃｎｅｎｅｈｏｏ，Ｔｉａｎｖｒｔ，ａａ７０１ＣｉａｐｒｎｏＣｍｐｔＳｉｃｄＴｃｎｌｙａｈｎＵｉｓＴｉｎ２１２，ｈ）ｍｒｅａｓｅｉｙ ’ ｎ
ＡｂｔａｔＮｅｗｏｋｓｃｒｔｖｌｅｏｕｅ，ｔｌｃｍｍｕｉａｉｎｐｙｉｓｍａｈｂｏｏｙｍａａｅｎ，ｓｃａｎａｙｏｈｒｓｒｃ：ｔｒｅｕｉｉｏｖｓｃｍｐｔｒｅｅｏｙｎｎｃｔｏ，ｈｓｃ，ｔ，ｉｌｇ，ｎｇｍｅｔｏｉｌｄｍｎｔｅａ
ｏｎＡＨＰｗｈｃａｅｓｄｏｏｒｈｎｉｅａｓｓｍｅｔｆｅｏｋｓｃｒ，，ｉｈＣｂｅｎｃｍｐｅｅｓｖｓｅｓｎｎｔｒｅｕｉＢｙｔｉｙｍｏｅｓｉｎｉｃａｄｒａｏａｌｓｌａｎｕｏｗｙｔｓｗａ，ｈｒｃｅｔｓｎｂｅｒｕｔｃｎｉｆｎｅｅｓｂｂａｎｄＴｅｎｗｅｄｍｅｈｄａｅｒｖｄｄｆｒｖｒｌａｓｓｉｇｓｃｒｔｔｔｓｆｏｕｅｅｏｋｓｓｅ．Ｔｈｔｄｅｕｔｅｏｔｉｅ．ｈｅｉａａｔｏｒｏｉｅｏｅａｌｓｅｓｎｅｕｉｓａｕｍｐｔｒｔｒｙｔｍｄｎｐｏｙｏｃｎｗｅｓｙｒｓｌｕｓｈｖｏｎｅｒｔａａｕｄｂｏｄａｐｉａｉｎｐｏｐｃｓｎｔｅｅａｕｔｎａｄｃｒｉｃｔｎｏｎｔｏｋｓｃｒ．ａｅｉ￣ａｔｈｏｅｉｌｌｅａｒａｐｌｔｒｓｅｔｖｌａｉｎｅｔａｉｆｅｒｅｕｉｍｐｔｃｖｎｃｏｏｈｏｉｆｏｗｙｔＫｅｒｓｅｏｋｓｃｒｔ；ｅｕｉｓｅｓｎ；ｎａｙｉａｉｒｃｙｐｏｅｓｗｅｇｔａｔｆｉｌｅｒｌｅｏｋｙｗｏｄ：ｔｒｅｕｉｓｃｒａｓｓｍｅｔｎｗｙｙｔａｌｔｃｌｅａｈｒｃｓ；ｈｒｉｈ；ｒｉｃａｕａｔｒｉｎｎｗ

基于BP神经网络的网络安全评价方法研究

况下，建立了可靠、有效的网络安全综合评价模型。通过实例对网络安全进行研究，选择合适的学习样本及参数进
行训练，并获得较好的评价结果，评价结果客观、正确，算结果贴近成功案例结果。计
关键词：ＢＰ神经网络；
第ｌＯ卷
第４期
山东商业职业技术学院学报
ＪｕｎｌｏｈｎｏｇＩｓｉｔｆＣｍｍｅｃｎｅｈｏｏｙｏｒａｆＳａｄｎｎｔｕｅｏｏｔｒｅａｄＴｃｎｌｇ
Ｖ１１Ｎｏ４ｏ．０．Ａｕ．００ｇ２１
ＡｂｔａｔＦｒｔｈｓｐｐｒｉｔｏｃｄｈａｉｈｏｅｓｒｃ：ｉｓ，ｔｉａｅｎｒｄｕｅｔｅｂｓｃｔｅｒｓ，ａｇｒｔｍｓａｄｄｅｅｔｆＢＰＮｅｒｌＮｅｗｏｋ．ｉｌｏｉｈｎｔｃｓｏｕａｔｒＣｏｌｉｇｗｉｈａｉｒｎｃｐｅｎｄｓｅｏｓａｌｓｉｇＢＰ—ｍｏｅ，ｉｅｔｂｌｈｄｒｌａｅａｄｅｅｔｖｅ— ｍｐｙｎｔｔｅｂｓｃｐｉｉｌｓａｔｐｓｆｒｅｔｂｉｈｎｈｄｌｔｓａｉｅｅｉｂｌｎｆｃｉｅｎｔｓｗｏｋｓｃｒｔｏｒｅｕｙｃｍｐｒｈｎｓｖｖｌａｉｎｍｏｅ．Ｔｈｏｇｅｗｏｋｓｃｒｔａｅｓｕｙｎｉｅｅｉｅｅａｕｔｄ１ｏｒｕｈｎｔｒｅｕｙｃｓｔｄｉｇ，ａｐｒｐａｅｔａｎｎｅａｉｐｏｒｔｒｉｉｇｓｔｄ — ｉｔｎａａｔｒｅｅｔｏａａｄｐｒｍｅｅｓｓｌｃｉｎ，ｂｔｅｖｌａｉｎｒｓｌｓｈｖｅｎａｈｅｅｅｔｒｅａｕｔｅｕｔａｅｂｅｃｉｖｄ．Ｔｈｖｌａｉｎｒｓｌｓａｅｉｏｅｅａｕｔｏｅｕｔｒｍｐｅｓｎｌａｄｒｏａｎｃｒｅｔｒｓｉｇｃｏｅｔｈｅｕｔｆｔｅｓｃｅｓｕａｅ．ｏｒｃ，ｐｅｓｎｌｓｏｔｅｒｓｌｓｏｈｕｃｓｆｌｃｓｓＫｅｙｗｏｒＢＰｕａｔｒｎｔｒｅｕｔｍｏｅ；ｎｅｆｅａｕｔｏｄｓ：ＮｅｒｌＮｅｗｏｋ；ｅｗｏｋｓｃｒｙ；ｄｌｉｄｘｏｖｌａｉｎｉ

一个基于神经网络的信息系统安全性综合评估模型

Ｃ３１５／ＰＮ４－２８Ｔ
ＩＳ１０－３ＸＳＮ０７１０
计算机工程与科学
ＣＯＭＰＥＮＮＥＲＮＧ＆Ｓ１ＮＣＵＴＲＥＧＩＥＩＣＥＥ
２００８年第３０卷第１期１
ＶＯ．ＯＮｏ１，０８１３，．１２０
摘
要：文提出了一个将神经网络技术与模糊综舍评价法结合的评估模型。首先根据信息系统资产的组成以及安本
全性因素建立层次性的安全性指标体系，用层次分析法确定指标权重；使然后借助安全工具的测试结果，用模糊综合评使
估法构造前向神经网络；最后，用神经网络的反向传播算法调整指标权重。在此模型的基础上，计并实现了一个信息使设
中图分类号：Ｐ０Ｔ３９
文献标识码：Ａ
１引言
安全性是信息系统的一个重要性能指标。装备管理信息系统因涉及很多装备信息、业务流程及计算模型，对安全性的要求非常高，的安全风险评估尤其受到重视。模糊它综合评判通过模糊集操作，结合定性分析和定量分析技术，是复杂系统性能评估的一种常用方法。人工神经网络通过学习可以逼近任意函数，有很好的适应性。本文将人工具
（装甲兵工程学院信息工程系，北京１０７）００２（ｅａｔｎｆｎｏｍａｉｎＥｇｅｒｇＡｍｏｅｏｃｎｉｅｒｇＩｓｔｔ，ｅｉ００２ＣｉａＤｐｒｍｅｔｆｒｔｎｉｅｉ，ｒｒｄＦｒｅＥｇｅｉｔｕｅＢｉｎ１０７，ｈｎ）ｏＩｏｎｎｎｎｎｉｊｇ

BP神经网络在安全评价中的应用

（ｈａＵｉｒｔＣ／ｎｖｓｙｏｎｇａｄＴｃｎｌｇＸｚｏ，Ｊ￣ｓ２１６ｎｅｉｆＭｉｎｅｏｙｕｈｕｉｇｕ２１１）ｉｎｈｏａ
ＡｂｔａｔＴｏｖｈｉｉｕｔｓｏｒｉｃａａｔｒｎｕａｔｌｇｗｅｒｄｔｎｌｘｅｉｎｅ—ｂｓｄｍｅｏｒｓｄｉｓｓｅｓｎ・ｓｒｃｏｓｌｅｔｅｄｆｃｌｅｆｔｉｆｃｏｓａｄｑｎｉｎｈｎｔｉｏａｐｒｅｃｉａｆｌｉｚａｉｅａｅｔｄａｅｕｅｎｒｋａｓｓｍｅｔｈｉｎｕａｅｗｏｋｓｉｔｄｃｄ，ｗｉｈｒｄｃｓｔｅｅｅｔｆｒｉｃａａｔｒｎｋｅｑａｔｚｔｎｔｅｐｓｉｌｅｒｌｎｔｒｓｉｎｒｕｅｏｈｃｅｕｅｆｃｓｏｔｉｆｃｏｓａｄｍａｅｔｕｎｉｉｏｂｏｓｅ．Ｂｔｄｉｇｔｅｏｉｉａｈａｆｌｉｓｈａｏｂｙｓｙｎｒｎｕｈｇｌ
ｓｔｏｉｉｓｄｅｙｐｌｅ．ｃ
Ｋｅｗｏｄｎｕａｅｏｓｓｆｔｓｓｍｅｔｑａｔｉｇａａｙｉｙｒｓｅｒｌｎｔｒａｅｙａｅｓｎｕｎｉｎｎｌｓｓｗｋｓｚ
安全性评价是促进生产一线班组安全生产的一种有效
性。ＢＰ网络是一种多层前向反馈神经网络，网络拓卜结其
网络来评价企业的安全状况。２ＢＰ网络在安全评价中应用

基于BP神经网络的信息系统运行质量评价模型

Microcomputer Applications V ol.27,No.12,2011研究与设计微型电脑应用2011年第27卷第12期文章编号：1007-757X(2011)12-0009-04基于BP神经网络的信息系统运行质量评价模型龚代圣，杨栋枢，王文清，杨德胜摘要：信息系统运行质量评价是供电企业信息系统运维的重要工作，其中关键的一项就是对信息系统运行质量进行分析评估，这对于信息系统运行可靠具有重要意义。

在分析影响信息系统运行质量因素的基础上，构建了信息系统运行质量评价指标体系，将遗传算法神经网络原理引入信息系统运行质量评价，构建了基于遗传算法和神经网络的信息系统运行质量评价模型，为供电企业的信息系统运行质量评估研究提供模型和方法的支撑。

实证结果表明：模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力，模型评估结果比较客观合理。

关键词：信息系统；指标体系；运行质量评价；遗传算法；神经网络中图分类号：TP311文献标志码：A0引言供电企业是国内应用信息技术较早的行业之一，先后经历生产过程自动化、管理信息化等建设阶段。

目前，供电企业信息系统运行呈现出基础设备齐备、数据庞杂、应用广泛等特点，因此，对信息系统运行质量进行评估显得格外重要。

信息系统运行质量评价是为了提升信息化运行保障能力，准确而客观地评价信息系统运维水平，从而有效地指导信息系统安全、高效、经济运行。

如何积极开展信息系统运行质量评估来降低信息系统安全运行风险？通过何种指标来科学评价供电企业的信息系统运行质量发展水平？这是当前供电企业必须解决的一个问题，而目前供电企业还没有一套完整的供电企业的信息系统运行质量评价指标体系正式发布。

通过构建科学的、实用的、有效的供电企业信息系统运行质量评价指标体系，采用具有学习、记忆、归纳、容错及自学力、自适应能力的基于遗传算法的BP神经网络算法，科学有效地评价供电企业的信息系统运行质量，有利于规范和完善供电企业的信息系统运行水平建设，促进信息系统运维水平健康与快速的发展。

模糊神经网络在信息安全风险评估中的应用

摘要：在信息安全风险评估的研究中，针对提高准确性问题，信息安全风险包含大量模糊、不确定性的影响因素，传统评估方
法都是基于精确、确定的数据，因此不适于信息安全风险评估，导致评估的准确性欠佳。为提高信息安全评估的准确性，提
出模糊理论与Ｂ神经网络进行结合的信息安全风险评估方法。方法通过模糊理论对信息安全风险因素进行分析，Ｐ并构造各因素所对应评判集的隶属度矩阵；然后采用Ｂ神经网络对信息安全风险因素隶属度矩阵进行学习，Ｐ最后输出信息安全
１引言
信息系统安全可通过风险大小进行度量，学地评估出科信息所面临的威胁程度Ｊ采取相关措施对风险进行规避，，最大限度地控制和化解安全威胁，为提高网络安全整体水平提供重要依据。
ｅｐｒｓｓｂｅｔｉ，ｔｓａｅｕｒａｄａｐｏｅｅｍｔｏｆｕｚｅｒｎＰｎｕａｎｔｏｋｍｏｅｆｒｘｅ＇ｕｊｃｖｙｈｐｒｔｏｗｒｎｉｒｄｔｅｄｏｚｙｔｏａｄＢｅｒｌｅｒｄｌｔｉｔｉｐｐｆｍｖｈｈｆｈｙｗｏ
ｐｒｄｗｉｈｄｌ，ｔｅａｃｒｃｓｅｈｎｅａｅｔｔｅｍｏｅｓｈｃｕａｙｉｎａｃｄ，ａｄｉｉｆｃｉｅｉｆｒｔｎｓｆｔｓｓｅｓｎｔｏ．ｈｎｔｓａｅｅｔｎｏｍａｉａｅｙｒｋａｓｓｍｅｔｎｖｏｉｍｅｈｄ
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｎｏｍａｉｎｓｓｍ；ａｅｙｒｓｓｅｓｎ；ｅｆｚｙｔｅｒＩｒｔｙｔｆｏｅＳｆｔｋａｓｓｍｅｔＴｕｚｈｏｉｈｙ

神经网络在计算机网络安全评价中的应用

信息安全• Information Security176 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】神经网络计算机网络安全评价计算机技术的不断发展为现代社会带来了巨大的改变，为人们的生活、生产带来了极大的便利性，同时也让人们方式的发生了改变。

但是，在享受计算机技术便利性的同时也要客观的认识到计算机网络的安全问题，黑客通过计算机网络的漏洞或者病毒等形式的可以入侵计算系统，因此，对现代计算机技术来说安全问题是一项巨大的挑战。

1 计算机网络安全评价体系的建立计算机网络自身组成就非常复杂，而影响计算机网络安全的因素也有很多，为了进一步强化对计算机网络安全的评价，就必须要建立起完善的计算机网络安全评价体系。

1.1 计算机网络安全评价体系的建立应遵循的原则1.1.1 准确性计算机网络安全评价体系中的每一项平评价指标必须要保证其真实性以及有效性，这样才能将网络安全在不同阶段的技术水平充分体现出来。

1.1.2 独立性在选取计算机网络安全评价体系的相关评价指标的时候，尽量不要对指标进行重复选择，这样才能保证不同指标指标的保持一定的独立性，将各种指标之间的关联性降到最低，这样才能将计算机网络的安全状况客观的反映出来。

1.1.3 完备性在选取计算机网络安全评价体系相关评价指标选择的时候，要对各种评价指标进行全面的考虑，并进行合理的选择。

要充分保证每一项选取的指标能够将计算机网络安全的基本特征都可观的反映出来，只有这样才能充分保证评价指标表的可靠性，并最终保证评价结果的准确性。

1.1.4 简要性在进行计算机网络安全评价体系评价指标选择的过程中既要充分考虑指标的完备性，同时也要兼顾指标评价的实际工作量以及工作神经网络在计算机网络安全评价中的应用文/张钊效率，要尽量选择一些最具代表性的指标，在充分保证评价结果的基础上，最大程度的减少指标评价的工作量。

神经网络理论在FCS安全性评价中的应用研究

神经网络理论用于ＦＳ安全性评价具有以下Ｃ
优势：
（）利用神经网络具有泛化功能和自适应的特１
ＦＳ多应用于流程工业，程控制等领域，Ｃ过这些场合都要求系统连续运行，此，Ｃ因ＦＳ可能受到外界干扰或破坏的时间与其他系统相比长得多．考虑在安全应用时，如何快速、准确、效地评测一个ＦＳ有Ｃ的安全性，日益成为大家关注的问题．由于人工神经网络［具有极强的非线性逼近、规模并行处理、３大自训练、自学习、棒性和容错能力强等优点，神经鲁将网络理论应用于ＦＳ安全评价之中，能够快速、Ｃ将
一
种改进算法：即采用带非线性动量项自适应变步长的ＢＰ算法（ＮＡＳＰ）并提出一种用神经网络Ｂ，
理论评价ＦＳ安全性的实现方法．Ｃ通过仿真验证该方法的可行性和有效性．
关键词：ＦＳ；经网络；Ｐ神经网络；ＡＳＰ安全性评价Ｃ神ＢＮＢ；
林妍，申东日，马君杰，李红波
（宁石油化工大学信息工程学院，宁抚顺１３０）辽辽１０１
摘要：将神经网络理论应用于评价ＦＳ的安全性，Ｃ在标准ＢＰ网络原理基础上，出Ｂ网络的提Ｐ
ｓｃｒｔｐｒｉａｆｅｕｉａｐａｓｌｏｙＦＣＳｉｆａｉｌｎｆｃｉｅＳｅｓｂｅａｄｅｆｔ．ｅｖＫｅｒｓＦｙｗｏｄ：ＣＳ；Ｎｅｒｌｎｔｒｕａｅｗｏｋ；ＢＰｎｕａｅｗｏｋ；ＮＡＳｅｒｌｎｔｒＢＰ；ｓｃｒｔｐｒｉａｅｕｉａｐａｓｌｙ

神经网络下的计算机安全评价技术

神经网络下的计算机安全评价技术随着互联网技术的快速发展，计算机网络安全问题变得越来越重要。

其中，计算机安全评价技术在识别和评估计算机网络中的潜在威胁方面起着至关重要的作用。

近年来，神经网络技术在计算机网络安全领域中逐渐得到应用，成为计算机安全评价技术的一种重要工具。

一、神经网络技术神经网络是一种基于仿生学的计算模型。

它是由大量具有并行分布式处理能力的基本计算单元组成的。

这些单元被连接成网络，网络中的每个单元都可以通过调整连接的强度来改变其输出。

神经网络主要具有以下特点：1. 分布式神经网络的单元具有分布式处理能力，可以同时执行多个任务，快速处理大量的信息。

2. 自适应神经网络的连接强度会根据输入的变化自动调整，能够适应各种输入信号。

3. 学习能力神经网络能够通过学习不断提高自己的性能，自适应的调整权重，取得比传统算法更好的效果。

4. 非线性神经网络具有非线性的特点，能够处理复杂的非线性问题。

二、神经网络在计算机安全评估中的应用神经网络具有分布式、自适应、学习能力和非线性等特点，可以应用到多种计算机安全问题的解决中。

包括入侵检测、恶意代码识别、漏洞分析等。

1. 入侵检测入侵检测是计算机安全评估的一个重要方面，通过对网络流量进行监控和分析来检测潜在的攻击。

神经网络具有非线性的特点，在处理高维度的复杂数据时具有优势。

通过对网络数据进行监控和学习，神经网络可以识别正常流量和恶意流量，提高入侵检测的精度和效率。

2. 恶意代码识别恶意代码是计算机安全领域中的一个重要问题。

传统的防病毒软件需要不断更新病毒特征库，才能发现新的恶意代码。

而神经网络通过学习已知的恶意代码，可以自动识别新的恶意代码，从而实现自动防御。

3. 漏洞分析漏洞是计算机系统中最常见的安全问题之一。

通过对漏洞的分析，可以发现潜在的安全威胁。

传统的漏洞分析方法需要大量的手工劳动和经验，效率较低。

而神经网络通过学习已知漏洞的特征，可以自动识别新的漏洞，并提供解决方案。

信息技术论文题目大全

信息技术论文题目大全信息技术论文题目大全信息技术主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。

以下是小编带来信息技术论文题目大全的相关内容，希望对你有帮助。

1.论信息安全、网络安全、网络空间安全2.用户参与对信息安全管理有效性的影响——多重中介方法3.基于信息安全风险评估的档案信息安全保障体系构架与构建流程4.论电子档案开放利用中信息安全保障存在的问题与对策5.美国网络信息安全治理机制及其对我国之启示6.制度压力、信息安全合法化与组织绩效——基于中国企业的实证研究7.“棱镜”折射下的网络信息安全挑战及其战略思考8.再论信息安全、网络安全、网络空间安全9.“云计算”时代的法律意义及网络信息安全法律对策研究10.计算机网络信息安全及其防护对策11.网络信息安全防范与Web数据挖掘技术的整合研究12.现代信息技术环境中的信息安全问题及其对策13.处罚对信息安全策略遵守的影响研究——威慑理论与理性选择理论的整合视角14.论国民信息安全素养的培养15.国民信息安全素养评价指标体系构建研究16.高校信息安全风险分析与保障策略研究17.大数据信息安全风险框架及应对策略研究18.信息安全学科体系结构研究19.档案信息安全保障体系框架研究20.美国关键基础设施信息安全监测预警机制演进与启示21.美国政府采购信息安全法律制度及其借鉴22.“5432战略”:国家信息安全保障体系框架研究23.智慧城市建设对城市信息安全的强化与冲击分析24.信息安全技术体系研究25.电力系统信息安全研究综述26.美国电力行业信息安全工作现状与特点分析27.国家信息安全协同治理:美国的经验与启示28.论大数据时代信息安全的新特点与新要求29.构建基于信息安全风险评估的档案信息安全保障体系必要性研究30.工业控制系统信息安全研究进展31.电子文件信息安全管理评估体系研究32.社交网络中用户个人信息安全保护研究33.信息安全与网络社会法律治理:空间、战略、权利、能力——第五届中国信息安全法律大会会议综述34.三网融合下的信息安全问题35.云计算环境下信息安全分析36.信息安全风险评估研究综述37.浅谈网络信息安全技术38.云计算时代的数字图书馆信息安全思考39.“互联网+金融”模式下的信息安全风险防范研究40.故障树分析法在信息安全风险评估中的'应用41.信息安全风险评估风险分析方法浅谈42.计算机网络的信息安全体系结构43.用户信息安全行为研究述评44.数字化校园信息安全立体防御体系的探索与实践45.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战46.企业信息化建设中的信息安全问题47.基于管理因素的企业信息安全事故分析48.借鉴国际经验完善我国电子政务信息安全立法49.美国信息安全法律体系考察及其对我国的启示50.论网络信息安全合作的国际规则制定51.国外依法保障网络信息安全措施比较与启示52.云计算下的信息安全问题研究53.云计算信息安全分析与实践54.新一代电力信息网络安全架构的思考55.欧盟信息安全法律框架之解读56.组织信息安全文化的角色与建构研究57.国家治理体系现代化视域下地理信息安全组织管理体制的重构58.信息安全本科专业的人才培养与课程体系59.美国电力行业信息安全运作机制和策略分析60.信息安全人因风险研究进展综述61.信息安全:意义、挑战与策略62.工业控制系统信息安全新趋势63.基于MOOC理念的网络信息安全系列课程教学改革64.信息安全风险综合评价指标体系构建和评价方法65.企业群体间信息安全知识共享的演化博弈分析66.智能电网信息安全及其对电力系统生存性的影响67.中文版信息安全自我效能量表的修订与校验68.智慧城市环境下个人信息安全保护问题分析及立法建议69.基于决策树的智能信息安全风险评估方法70.互动用电方式下的信息安全风险与安全需求分析71.高校信息化建设进程中信息安全问题成因及对策探析72.高校图书馆网络信息安全问题及解决方案73.国内信息安全研究发展脉络初探——基于1980-2010年CNKI 核心期刊的文献计量与内容分析74.云会计下会计信息安全问题探析75.智慧城市信息安全风险评估模型构建与实证研究76.试论信息安全与信息时代的国家安全观77.IEC 62443工控网络与系统信息安全标准综述78.美国信息安全法律体系综述及其对我国信息安全立法的借鉴意义79.浅谈网络信息安全现状80.大学生信息安全素养分析与形成81.车联网环境下车载电控系统信息安全综述82.组织控制与信息安全制度遵守:面子倾向的调节效应83.信息安全管理领域研究现状的统计分析与评价84.网络信息安全及网络立法探讨85.神经网络在信息安全风险评估中应用研究86.信息安全风险评估模型的定性与定量对比研究87.美国信息安全战略综述88.信息安全风险评估的综合评估方法综述89.信息安全产业与信息安全经济分析90.信息安全政策体系构建研究91.智能电网物联网技术架构及信息安全防护体系研究92.我国网络信息安全立法研究93.电力信息安全的监控与分析94.从复杂网络视角评述智能电网信息安全研究现状及若干展望95.情报素养:信息安全理论的核心要素96.信息安全的发展综述研究97.俄罗斯联邦信息安全立法体系及对我国的启示98.国家信息安全战略的思考99.我国云计算信息安全的理论与对策研究100.信息安全漏洞分析回顾与展望。

神经网络在信息安全风险评估中应用研究

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｆｃｓｄｏｈｎｅｔｉｔｎｏｌｘｔｆｒｋａｓｓｍｅｔｆｉｆｒｔｏｅｕｔｎｍｉｔｎｏｏｕｅｎｔｅｕｃｒａｎｙａｄｃｍｐｅｉｏｓｓｅｓｎｏｍａｉｎｓｃｒｙａｄｌｔｉｆｙｉｏｎｉｉａｏ
ｓｏｃｍｎｓｏｃｒｎｓｅｓｎｍｅｏｓｓｃｓｒｓｂｅｔｉ，ａｄｍｅｓａｄｆｚｏｃｕｉ．ｃｎｂ一ｈｒｏｉｇｆｕｒｔｓｓｔｅａｍｅｔｔｄ，ｕｈａｅｕｊｃｖｔｒｎｏｎｓｎｚｃｎｌｓｎａｅ０ｈｍｏｉｙｕｙｏ
性。为了提高安全风险评估性能，ＲＦ将Ｂ神经网络理论、子群算法分析以及模糊评价法进行有机结合，粒建立了一种粒子
群优化的ＲＦ神经网络信息安全风险评估模型。首先通过模糊系统对信息安全风险因素指标进行量化，Ｂ将模糊系统的输出输入到ＲＦ神经网络的模型中，Ｂ然后利用粒子群算法对ＲＦ神经网络的参数进行优化并加以训练，Ｂ最后得到优化评估模型。进行仿真的结果表明，改进的ＲＦ神经网络模型可实现对信息系统的风险评估，Ｂ解决了传统评估方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷，并且比ＲＦ神经网络具有更高的拟合精度、Ｂ更强的学习能力和更快的收敛速度。关键词：信息安全；神经网络；风险评估；粒子群算法
ｃｒｅｔｍｅｈｄｕｒｎｔｏｓ，ｗｅｐｏｏｅｎｅａｕｔｎｔｏｆｒｓｓｅｓｎｆｉｆｒｔｏｅｕｉｂａｅｎｐｒｉｌｗａｌｒｐｓｄａｖａｉｇｍｅｈｄｏｉｋａｓｓｍｅｔｏｎｏｍａｉｎｓｃｒｔｌｙｓｄｏａｃｅｓｉｔｎ

BP神经网络在计算机网络安全评价中的应用

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一
中图分类号：Ｐ０Ｔ３９
文献标识码：Ａ
文章编号：０９—２５（ｏ８ｏ —０４一ｏ１０５２２ｏ）６ｏ５３
ＢＰ神经网络在计算机网络安全评价中的应用
ｈｔｔｓｍｅｄｉｅｓｂｅ．ｔａｉｔｏｓｆａｉｌｈｈ
Ｋｅｒｓ：ａｋｐｒｐｇｔｎｎｕｒｅｏｋ；ｃｍｐｅｅｏｋ；ｅａｕｔｎｏｏｕｅｅｏｋｓｃｒｔｙｗｏｄｂｃｏａａｉｅｔａｎｔｒｏｌｗｏｕｔｒｎｔｒｗｖａｉｆｃｍｐｔｒｎｔｒｅｕｉｌｏｗｙ
ｍｅｏｒｔｅｏｕｅｎｔｏｋｅｕｉｂｓｄｎｈｔｄｆｃｍｐｔｒｅｒｓｃｒｔａｅｏＢＰｅｔａｎｔｏｋｓｉｃｓｅｏｈｗｙｎｕｒｌｅｒｉｄｓｕｓｄ．Ｔｈｍｏｅｒｔｅｗｅｄｌｆｏｈ
被评价网络系统的具体情况取值，于部分定性指对标，在评价时，可采用专家评级的方式，根据被评价网络系统的具体情况给出评价等级。由于不同指标是从不同角度反映计算机网络安

基于神经网络算法的数据预测与评估系统

- 1 -高新技术１　数据预测评估系统的设计背景目前，企业数据工程师的工作量较大，且由于数据分析的特性，会增加数据工程师对数据进行挖掘分析的时间成本，对工作任务的完成效率和企业的盈利有不利影响，甚至可能阻碍新算法的开发进程。

因此，无论是对企业和工作者，还是对现在和未来的发展来说，优化提升现有的基础是十分重要的。

基于神经网络算法的数据预测与评估系统是一款可以快速、高效地完成数据预测与评估系统管理操作的软件，而且该系统还具备数据导入、数据训练和数据预测等功能，可以根据设置的配置参数完成基于神经网络算法的数据预测与评估系统等相关操作。

该软件可以系统地对基于神经网络算法的数据预测与评估系统所产生的数据进行分析、归类和计算，再对数据进行智能化的统筹管理和保存备份。

全新的登录账号系统让用户可以随时随地访问基于神经网络算法的数据预测与评估系统管理平台，让用户可以更便捷地管理该系统，也让用户更加安心。

２　研究现状目前针对数据预测的系统有很多，许多学者从随机森林、灰色预测、神经网络、时间序列、组合处理、小波分解以及ANFIS 模型等多个方面对数据预测系统展开了研究和开发工作，研究成果颇丰[1]。

其中，灰色预测方法、神经网络和时间序列3个角度是学界研究的热点，学者对相关研究的兴趣一直维持在一个较高的水平。

在对使用时间序列方法进行数据预测的研究中，南国芳、周帅印、李敏强和寇纪淞在2013年通过对无线传感器网络的数据进行分析，引入多属性模糊时间序列预测模型，并提出了适合传感器网络的修正预测模型[2]。

2010年，于重重、于蕾、谭励和段振刚基于时序算法对太阳能热水监测系统的使用率做出准确的评价[3]。

2020年，潘点飞等人为了实现在轨道中采用生控系统进行故障预测的目的，对系统遥测数据的时间序列信息展开了研究。

通过AIC 与BIC 相结合的方法确定了预测模型，并运用该模型对实际工程中的遥测数据进行预测验证[4]。

在以神经网络为基础的数据预测模型中，学者大多使用的是BP 神经网络、LSTM 神经网络和GRU 神经网络；2020年，姬鹏飞、孟伟娜、杨北方和王丹丹提出了基于自适应粒子群算法（APSO）优化的误差方向传播（BP）神经网络预测方法，利用APSO 算法优越的全局搜索能力更新 BP 神经网络的权值和阈值，通过有效结合2种算法的优势，提高了某省农业机械数据预测的精度[5]。

基于模糊神经网络的信息系统安全风险评估研究

系统各项应用的安全；全管理是信息系统安全安的灵魂，目的是建立科学规范的安全管理体系，其为信息系统的安全管理提供保障．
１信息系统安全风险评估模型
２基于模糊神经网络的信息系统安
检测了模型的有效性．
关键词：糊神经网络；模改进的模糊ＡＨＰ；息系统；全风险评估信安
中图法分类号：Ｐ９Ｔ３３ＤＩ１．９３ｊｉｎ１０ —８３２１．１０２Ｏ：０３６／．ｓ．０６２２．０１０．１ｓ
介质（体）媒的安全性；行安全是信息系统各项运业务顺利开展的必要条件，着眼于信息系统的其业务持续性；应用安全是信息系统安全的重要方面，目的通过采用各种信息安全技术，证信息其保
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
・
５・２
武汉理工大学学报（通科学与工程版）交
２１年０１
第３５卷
信息系统安全风险评估
理安全ｌ
ｌ运行
应用安全Ｉ
Ｉ安全管理
环
境安全
第３５卷第１期２１０１年２月
武汉理工大学学报（通科学与工程版）交
ＪｕｎｌｏｕａｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙｏｒａｆＷｈｎＵｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇ

模糊神经网络在信息系统安全评价中的应用

验结果验证了算法的有效性，并通过与模糊评价方法和ＢＰ神经网络方法进行对比验证了算法的优越性。
关键词信息系统安全评价模糊神经网络非线性处理
中图法分类号
Ｔｔ￣０９．２；
文献标志码
Ａ
信息系统的安全是一个复杂的系统，它关系到管理标准、政策法规和技术等方方面面，任何单一方式的安全措施都不能解决系统面临的所有安全威
步提升信息系统安全评价的准确性，通过将模糊评价方法与ＢＰ神经网络方法相结合，提出了模糊神经网络综合评价方法。充分利用了模糊评价方法强的模糊性识别能力和ＢＰ神经网络的非线性处理能力，从而更为有效地对系统进行安全评价。实
性的分析方法存在很大的主观性，因此最终的评估结果具有不确定性。基于对定量和定性两类方法的
优缺点的分析，相关学者也提出了定量和定性相结合的方法，比较典型的方法有层次分析法。尽管前人在这方面做了大量的研究工作，但随着信息系统变得越来越庞大，复杂度越来越高，传统的方法在准确性方面已经不能满足现在的要求，因此本文将模糊评价方法与ＢＰ神经网络方法相结合，提出模糊神经网络综合评价方面来对系统的安全进行评价，
问题中对做出科学的决策具有重要的指导

网络安全评估的仿真与应用研究

收稿日期：００—１２修回日期：０１— １—１２１１— ０２１０４
统，影响因素很多，包括数据安全、入侵安全、软件安全、硬件
一
ｌ７ — ７
安全等各个指标，各个指标间信息有重复，即冗余相当的严
重，如果全部输入到ＢＰ中学习，网络结构复杂，习速度极学慢，同时若采用人为选择很有可能选择与评价输出无关的指
计算机网络安全包括实体安全、运行安全、息安全和软件信
安全。计算机网络安全评估原理是根据国定相关网络安全评测标准，采用一定的方法对网络系统及其处理、输和存传储信息的完整性、保密性和可用性等安全属性进行科学、公正评估的过程，并根据网络安全评估结果，提出有效的防范措施，网络风险降低到最低程度。计算机网络安全评估模将
地描述因素之间的非线性映射关系，中Ｂ其Ｐ神经网络具有
实现简单、鲁棒性强等优点，十分适用于预测、评估等领域，成网络安全评估的主流算法。但ＢＰ神经网络在网络安全评估实际应用中，没有评价指标选择功能，其是将全部指标输入进去学习。而网络安全是一个多指示的动态非线性系
第２卷第６８期
文章编号：０６—９４（０１００７１０３８２１）６— １７—０４
计
算
机
仿
真
２１年６０１月
网络安全评估的仿真与应用研究

神经网络算法在系统测试中应用

神经网络算法在系统测试中应用摘要：系统测试属于投资比较大的工程，本文分析了神经网络算法在系统测试中应用。

神经网络算法是由输入层、输出层、隐含层组成。

目前系统测试包括故障测试和功能缺陷测试，神经网络算法应用能提高系统故障率识别和功能缺陷识别率，具有广阔应用前景。

关键词：系统测试；功能缺陷；系统故障率1引言系统测试目的是发现系统存在漏洞以达到系统能稳定可靠运行。

近年来随着系统业务功能不断增加使得系统变得尤为复杂，系统测试随之增加。

数据表明在系统开发中有近一半时间用于系统测试。

系统测试在软件开发中既耗时又耗资金，如何提高系统测试效率是当前急需解决问题。

系统测试源于1972年Bill Hetzel博士发表的文章中指出系统测试时建立一种信心、所开发的程序能按预期目标执行。

软件测试经历40多年发展，目前常用测试方法有按照内部结构划分有白盒测试、黑盒测试以及灰盒测试；按照执行代码分为静态测试、动态测试；按照开发过程级别划分为单元测试、集成测试、系统测试；按照测试类型划分为功能测试、性能测试等。

为提高软件测试效率近年来发展了启发式资源系统测试、遗传算法软件测试等。

为分析系统测试进展，本文针以神经网络算法在系统测试中应用为研究，为系统测试技术提供帮助。

2神经网络算法分析神经网络算法源于上世纪80年代，该算法能进行自主学习、大规模并行，被广泛应用到模式识别、函数逼近、智能控制领域。

神经网络算法有输入层、输出层以及隐含层组成如图1为神经网络结构图。

如图2为神经网络算法流程图。

图2 神经网络算法流程由图2可知神经网络算法第一步是进行网络初始化，设置各个连接点的权重在（-1，1）内，同时设置误差函数、精度值、最大学习次数等参数。

第二步是进行样本及其对应期望数值输出。

第三步是进行隐含层中各个神经元的输入和输出计算。

第四步求解偏导数。

第五步进行反向误差计算。

最终完成神经网络计算。

3神经网络算法在系统测试中应用神经网络算法在系统测试主要体现在系统故障测试和软件缺陷分析方面，下面进行详细分析。