计算机网络安全评价中对于神经网络的应用探究

知识经济的到来促进了信息化的发展,计算机和网络技术也在发展和变化,影响网络安全的不确定因素也日趋变化,种类形式增加.网络安全是当前网络应用者不可轻视和低估的问题,为了解决和减少越来越突出的网络安全问题,探讨计算机网络评价对于神经网络的应用价值是具有重要意义的.神经网络的应用可大幅度的降低计算机网络安全风险,降低其带来的损失.神经网络在计算机安全评价中具有很大的实际效用和价值.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着信息技术的不断发展,计算机网络的应用范围也逐渐扩大,计算机系统的网络连接能力日益提高.在流通能力得以提升的同时,计算机网络安全问题凸显.为解决计算机网络安全问题,将神经网络技术应用其中.对神经网络和计算机网络安全进行了简要概述,建立了计算机网络安全评价体系,构建了计算机网络安全评价模型,旨在降低计算机网络安全问题造成的损失,发挥出神经网络最大的应用价值.     

计算机网络安全评价中神经网络的应用研究

社会经济和科学技术不断发展,也促进了网络技术的发展.网络技术为人们的生活提供了很多便利,但是同时也为攻击网络的人员提供便利,要想对于计算机网络的安全性给予保证,需要完善计算机网络安全评价体系,充分利用神经网络,将其价值充分地展示出来.神经网络是一种智能人工算法技术,在计算机网路安全评价当中利用可以降低计算机网络安全的风险,使损失得到降低.主要对于计算机网络安全评价当中神经网络的利用进行全面的论述,对于相关的研究提供理论基础.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用初探

21世纪,人类社会正式进入到互联网时代,网络系统由原本封闭状态日益开放、公开,为用户带来了更多便利和支持,但它自身双重性特点决定了网络环境存在安全威胁和隐患.因此加强对网络状态安全评价至关重要,神经网络具有适应性强优势,在评价中的应用,能够及时发现计算机网络存在的漏洞,提醒用户采用恰当的措施加以防范,增强防范意识,避免个人隐私泄露.文章对神经网络的出现及发展予以梳理,探讨其在计算机网络安全评价中的应用.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用

随着信息技术的迅速发展,计算机在我们生活当中应用也日益广泛,无论是处理文件还是公司的办公对计算机技术的依赖都比较大,甚至还包括企业的内部网与全球的互联网层面.在计算机网络给人们生活和工作带来便利的同时,也带来了计算机网络方面的风险.所以,我们需要健全计算机的网络安全系统.在本文中,我们在神经网络的基础上,研究了计算机网络安全评价系统的重要性,同时做出了对应的系统模型,以提高安全评价系统的准确性为目的,有效的推动我国网络技术的全面发展.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着信息技术的快速发展,当前信息技术被广泛应用于人们生活与生产的方方面面,对于网络安全评价的整体水平也提出了更高、更为具体的要求。为了进一步确认神经网络应用于计算机网络安全评价的作用,首先介绍了计算机网络安全评价体系的建立策略,其次分析了神经网络在计算机网络安全评价中的应用优势,最后结合上述内容阐述了神经网络应用于计算机网络评价系统的具体策略,希望能够为计算机网络安全评价体系的顺利建设提供借鉴。     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着计算机网络的发展,其应用范围也不断地扩展,由此,计算机网络的安全问题受到了人们广泛的关注。在对计算机网络安全进行评价时,评价系统的指标比较多,因此,在对其进行评价时,传统的线性方式并无法满足安全评价的需求,同时,评价的准确性也比较差,因此,为了提高计算机网络安全评价的效果及准确性,应用了神经网络,在本文中,介绍了计算机网络安全及安全评价原理,并分析了神经网络的具体应用。     

前馈神经网络和循环神经网络的鲁棒性验证综述

随着智能时代的到来,部署了深度神经网络的智能系统应用已经渗透到了人类生活的各个方面.然而,由于神经网络具有黑盒特性和规模庞大的特点,其预测结果难以让人完全信服,当应用于自动驾驶等安全攸关的领域时,如何保证其安全性仍然是学术界和工业界面临的巨大挑战.为此,学术界针对神经网络一种特殊的安全性——鲁棒性展开了研究,并提出了很多鲁棒性的分析和验证方法.目前为止,验证前馈神经网络的方法包括精确验证方法和近似验证方法,已经发展得比较繁荣;而对于其他类型的网络,如循环神经网络的鲁棒性验证研究还处于起步阶段.回顾深度神经网络的发展以及部署到日常生活中面临的挑战;详尽地调研前馈神经网络和循环神经网络的鲁棒性验证方法,并对这些验证方法间的内在联系进行分析和比较;调研循环神经网络在现实应用场景中的安全性验证方法;阐明神经网络鲁棒性验证领域未来可以深入研究的方向.     

风险评价在油气勘探开发中的应用、存在问题及建议

介绍了国外风险评价技术的发展动态,并结合西北油气田分公司的实际应用情况,提出了目前存在的问题以及相应的解决方案.     

蚁群神经网络在中小企业信用评价中的应用

为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测中小企业信用的目的,在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价指标体系,提出了一种基于蚁群神经网络的评价模型.利用蚁群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到中小企业信用评价系统中,最后通过训练样本和测试样本来检测该蚁群神经网络.结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP冲经网络预测方法相比,具有较强的泛化能力,应用在中小企业信用评价系统中具有很高的评价准确率.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

本文通过对神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究课题的探讨,对神经网络以及网络安全等进行了阐发,对神经网络在计算机网络安全评价中的应用以及意义进行了深入的分析.     

基于BP神经网络的产品造型设计评价

为了对产品的造型设计进行评价,在分析人工神经网络原理的基础上提出了应用BP神经网络评价产品造型设计的方法.根据BP神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等优点,建立了产品造型设计BP神经网络评价模型,选择某一产品造型设计的13款方案作为样本,利用Matlab软件进行了BP网络的实例训练和验证.实验结果表明,BP神经网络模型可以较准确的对产品造型设计进行评价.     

计算机网络安全评价中神经网络的应用研究

当前,科学技术快速发展,安全评价对安全生产以及管理具有重要的作用.事实证明,相关方法的选用对于安全评价的顺利进行十分重要,对于评价结果的客观性以及准确度都能够产生重要影响.在传统背景下,计算机网络安全评价方式存在较多问题,使得其对评价结果产生不利影响.为了应对这些方面的问题,将神经网络引入其安全评价之中,对于工作效率的提升具有重要的现实意义.     

深度卷积神经网络在图像美学评价的应用综述

随着近年来深度学习的日益发展,图像美学评价逐渐成为一个新的热门研究课题,深度卷积神经网络在图像美学评价的应用成功地取得了可观的发展成果,并引起了广泛的关注。为了解决现有综述存在的文献概括不全、对该技术的发展情况认识不足的问题,先后从全局感知和局部感知、个性化查询、手工特征提取与深度卷积神经网络结合等角度对其发展情况进行了详细地阐述,对图像美学评价、图像裁剪、工具应用等应用情况作了分析,并从充分结合多场景、巧用构图规则、提前建立美学图像数据集等角度进行了未来工作展望。     

Matlab仿真技术在安全评价中的应用

随着计算机应用技术的飞速发展及事故计算机模拟技术的日益成熟,安全评价结果逐渐由定性向定量方向发展,定量分析模拟结果已是安全评价领域发展的趋势.利用Matlab强大的数据分析和计算能力及数据可视化功能,针对安全评价中的锅炉物理爆炸,开发出了定量分析模拟模块,.     

基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法研究

在我国,起重机械是一种需要按照法律规定进行监督管理的特种设备,管理的主要方法有使用登记、监督检查、检验检测和安全评价。目前,起重机械的安全评价主要采用利用评价人员的经验进行判断的方法,此方法主观性较强,对人员素质要求较高,理论数据支撑不足,难以在行业中推广。本文在分析了国内外起重机械安全评价研究现状的基础上,探讨了一种基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法。通过对影响起重机械安全的因素的总结分析,基于本质安全理论建立了针对起重机械的本质安全评价模型,在此基础上研究了基于LM神经网络的起重机械的安全评价方法。LM神经网络为起重机械安全评价提供了新的理论方法和技术手段,完全可用于各种类型的起重机械安全评价,具有广泛的应用前景。     

神经网络模式识别技术在化学侦检领域的应用

介绍了神经网络技术的研究现状,特别是在化学领域的应用情况,以及反向传播人工神经网络(BP-ANN)的基本原理和算法.结合波谱解析和化学传感器阵列两个方面对神经网络模式识别技术在化学毒剂侦检领域的应用特点进行了分析.指明了ANN模式识别技术在应用中存在的问题,并对该方向今后的发展提出了建议.     

嵌入式操作系统的安全构建

本文从嵌入式技术的特点、发展及应用等方面介绍如何构建一个安全的嵌入式操作系统。     

基于BP神经网络的网络安全评价方法研究

网络安全涉及计算机、通信、物理、数学、生物、管理、社会等众多领域,是一项复杂的系统工程.因此,必须采用系统工程的思想和方法,对整个网络的安全状况进行综合评价,才能得出科学的评价结果.以层次分析法为基础,构建了BP神经网络评价模型,可用于网络安全等级的综合评价,从而得到更科学、合理的评价结果.研究工作为全面评价计算机网络安全状况提供新的思路和方法,对网络安全测评认证工作具有较高的理论价值和广阔的应用前景.     

人脸识别算法在智能手机上的实现

人脸识别技术是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术.该文以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势, 利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别.给出了完成人脸图像的检测、特征向量提取、人脸图像识别相对应的硬件系统架构、人脸识别算法流程和算法实现类图.