神经网络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领域有重要的应用价值，由于计算机网络环境的复杂性，想要准确对其运行安全性进行评价需要综合多维度的指标，这些指标之间的关系呈现出不确定且非线性的规律，而传统的评价模型局限性过大，往往存在很多的主观因素。神经网络在处理非线性关系方面表现良好，依据可行性、简要性、完备性和准确性等设计原则，本文利用粒子群优化算法来优化BP神经网络，并构建出科学完整的评价指标体系；然后应用梯度下降法对神经元数量较少情况下的收敛速度加以优化，对建立的计算机网络安全模型进行归一化处理。