基于神经网络的计算机网络安全评价应用价值研究

作为一项很重要的参考指标,网络安全评价在通常涉及计算机的网络安全问题时,其中包含的网络受病毒、相关漏洞入侵等问题本身是非线性的,研究者就需参考具有线性的评价方法,否则其中描述的各项参考指标就会使其评价结果精度大大降低。为防止这种情况发生,专家通常采用在神经网络的基础上应用一种粒子优化的方法。具体的实施方法就是先通过系统的挑选相关指标并确定其权重,通过BP神经网络对其进行优化,进而得出对整个安全网络的一些相关评价等级。通过与传统评价方法相比较,该方法在有效提升了整体的评价速度的同时,其评价精度也得到了大大的提升。