探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)安全通信技術(shù)論文

　　在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理方面，數(shù)據(jù)通信的安全保障需要各界引起足夠的重視。本文主要對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為中間形式而實行的數(shù)據(jù)安全通信方式進(jìn)行簡單分析，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特征提取和數(shù)據(jù)的還原，與相關(guān)的信息安全準(zhǔn)則、加密計算方式和認(rèn)證系統(tǒng)相結(jié)合，從而達(dá)到提高網(wǎng)絡(luò)通信安全目的。

　　通信技術(shù)和計算機技術(shù)得到不斷的發(fā)展和進(jìn)步過程中，網(wǎng)絡(luò)資源也逐漸實現(xiàn)了共享，全球信息化順勢成為當(dāng)今社會的發(fā)展潮流。計算機網(wǎng)絡(luò)是信息傳播的主要形式，也是全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)通信的主要方式，具有方便、快捷，經(jīng)濟等特點。除了日常的信息交流和溝通之外，重要部門需要加密的內(nèi)部文件、資料、執(zhí)行方案和個人隱私等信息內(nèi)容也會通過網(wǎng)路系統(tǒng)實現(xiàn)傳輸，但是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)給人們帶來方便的同時，自身也存在極大的風(fēng)險，因此，如何有效應(yīng)用信息網(wǎng)絡(luò)，并保證網(wǎng)絡(luò)信息傳輸?shù)陌踩�，是網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)的主要內(nèi)容之一。

　　1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間形式通信方式

　　文中主要對安全通信的中間形式以達(dá)到信任主機間安全通信的目的，在系統(tǒng)中的位置屬于安全通信層，該通信層位于系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組織的最底層，位置越低，具備的安全性能越高，穩(wěn)定性更強，不輕易受到干擾，從而在一定程度上增加了技術(shù)的實行難度。

　　如圖1所示。安全通信層的插入點是與網(wǎng)卡相接近的位置，即NDIS層。安全通信層中具有明顯的`優(yōu)勢對數(shù)據(jù)包進(jìn)行截獲，數(shù)據(jù)包的類型有FDDI、EtherNetS02.3或者EtherNetS02.5等，建立其完整的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，數(shù)據(jù)包實行過濾、加解密或者分析等。并保證上層的協(xié)議得到完整的處理。安全通信的中間形式具有的主要功能包括：

　　(1)根據(jù)上層協(xié)議發(fā)出的數(shù)據(jù)實行加密處理后，將特征進(jìn)行提取，并根據(jù)網(wǎng)卡從信任主機所接收到的數(shù)據(jù)實行解密后，對待數(shù)據(jù)進(jìn)行還原。

　　(2)以相關(guān)的安全準(zhǔn)則為基礎(chǔ)，對各種存在的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議數(shù)據(jù)實行具體的過濾和分析。

　　(3)不同的用戶實行相應(yīng)的身份識別和校驗。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，對數(shù)據(jù)包的過濾分析的技術(shù)和身份認(rèn)證技術(shù)相對成熟，進(jìn)而有效提升安全準(zhǔn)則的定義。文中將省略安全通信中間形式的協(xié)議的過濾分析、安全準(zhǔn)則定義和用戶認(rèn)證工作等內(nèi)容，注重對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在實行數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)還原等方面進(jìn)行分析，并與其他的加密算法相結(jié)合，從而達(dá)到增大數(shù)據(jù)通信保密性的目的。

　　2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來逐漸興起的一門學(xué)科，該網(wǎng)絡(luò)主要是由具有適應(yīng)性的簡單單位組成，且具備廣泛特點，實現(xiàn)互相連接的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，且能夠模仿人的大腦進(jìn)行活動，具備超強的非線形和大數(shù)據(jù)并行處理、自訓(xùn)練與學(xué)習(xí)、自組織與容錯等優(yōu)勢。尤其是由Rumelhart指出的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即BP算法，得到多數(shù)的研究學(xué)者所重視。

　　BP網(wǎng)絡(luò)是利用多個網(wǎng)絡(luò)層相結(jié)合而成，其中有一個輸入層和輸出層、一個或者多個隱層，每一層之間的神經(jīng)單位并不存在相關(guān)的連接性。

　　BP網(wǎng)絡(luò)是通過前向傳播和反向傳播相結(jié)合形成，前向傳播表現(xiàn)為：輸入模式通過輸入層、隱層的非線形實行變換處理;而傳向輸出層，如果在輸出層中無法達(dá)到期望的輸出標(biāo)準(zhǔn)，則需要通過轉(zhuǎn)入反向傳播的過程中，把誤差值沿著連接的通路逐一進(jìn)行反向傳送，進(jìn)而修正每一層的連接權(quán)值。

　　實現(xiàn)規(guī)范的訓(xùn)練方式，通過同一組持續(xù)對BP網(wǎng)絡(luò)實行訓(xùn)練，在重復(fù)前向傳播與誤差反向傳播的過程中，需要保證網(wǎng)絡(luò)輸出均方誤差與給定值相比下，數(shù)值較小。

　　以第四層的BP網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行分析，即具體的算法實現(xiàn)和學(xué)習(xí)過程。假設(shè)矢量X=(X0，X1…Xn-1)T;第二層有n1個神經(jīng)元，即X’=(X’0，X’1，…X’n1-1)T第三層有n2個神經(jīng)元，Xn=(Xn0，Xn1，…，Xnn2-1)T;輸出m個神經(jīng)元，y=(y0，y1，…，ym-1)T。設(shè)輸入和第二層之間的權(quán)值為Wab，閾值為θb;第二層與第三層的權(quán)值為Wbc，閥值為θc;第三層與輸出層的權(quán)為Wcd，閾值為θd。正常情況下會使用非線性連續(xù)函數(shù)作為轉(zhuǎn)移函數(shù)，將函數(shù)設(shè)為：

　　3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)安全通信設(shè)計

　　當(dāng)前，數(shù)據(jù)包過濾和分析的技術(shù)、安全準(zhǔn)則制定和身份認(rèn)證技術(shù)均達(dá)到一定 發(fā)展程度，因此，文中主要對安全通信的中間形式，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為實驗?zāi)Ｐ�，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征的提取和原有數(shù)據(jù)還原等方面內(nèi)容實行分析。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的基礎(chǔ)上，與相關(guān)的認(rèn)證系統(tǒng)，安全準(zhǔn)則和加密算法等技術(shù)相結(jié)合，能在一定程度上提升數(shù)據(jù)通信保密性、整體性和有效性，從而達(dá)到促進(jìn)數(shù)據(jù)傳輸速度的目的。

　　BP網(wǎng)絡(luò)中含有多個隱層，經(jīng)過相關(guān)的研究證明，無論是處于哪一個閉區(qū)間之間的連接函數(shù)都能利用一個隱層的BP網(wǎng)絡(luò)來靠近，因此，一個3層的BP網(wǎng)絡(luò)能夠隨意完成n維到m維的映射變化。如果網(wǎng)絡(luò)中含有的隱層單位數(shù)較多，具有較多的可選擇性，則需要進(jìn)行慎重考慮;如果隱層中的單元數(shù)過少，極有可能會導(dǎo)致訓(xùn)練失敗，影響到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)訓(xùn)練的發(fā)展，因此網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所擁有的容錯性不強;如果隱層中的單元數(shù)過多，則需要花費更長的時間進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到誤差結(jié)果也較大，因此為了有效提升訓(xùn)練結(jié)果誤差的準(zhǔn)確性，建議在實際操作過程中，可以依照公式n1=log2n，公式中的n是輸入神經(jīng)的元數(shù)值，n1表示的是隱層的單位元數(shù)值。

　　對網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)實行特征提取和數(shù)據(jù)的還原過程中，詳見圖2所示。

　　如圖2中所示，三層神經(jīng)元結(jié)合而成的BP網(wǎng)絡(luò)，所具有的輸入層和輸出層每個神經(jīng)元的個數(shù)全部相同，設(shè)定個數(shù)為n個，中間所隱藏的單元個數(shù)為n1=log2n，當(dāng)輸入了學(xué)習(xí)的樣本內(nèi)容后，利用BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，讓輸入和輸出層保持一致，因為隱層的神經(jīng)元個數(shù)明顯小于進(jìn)入輸入層的原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而將隱層神經(jīng)元作為原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征的樣本。在實行網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中，只需要將隱層神經(jīng)元的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸。作為數(shù)據(jù)的接收方，收到的數(shù)據(jù)應(yīng)該是隱層的神經(jīng)元數(shù)值，如果在此基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)乘上隱層至輸出層的權(quán)值即可根據(jù)發(fā)送方提供的原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)實行還原。通過這一計算法積累的經(jīng)驗，合理與相關(guān)的加密算法相結(jié)合進(jìn)行計算，具體如：RSA、DES等，最大限度降低了網(wǎng)絡(luò)的總流量，進(jìn)而提升了數(shù)據(jù)通信的保密性。

　　4 結(jié)論

　　將特定的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為具體的訓(xùn)練樣本，開展BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，把一串8個bit位的代碼作為輸入樣本，在隱層中含有3個神經(jīng)元，通過BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中，需要保證輸出與輸入數(shù)據(jù)相一致。實行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過程中，接收方應(yīng)該以事前獲得的隱層與輸出層之間存在的不同的權(quán)系數(shù)，使用該系數(shù)與接收的隱層神經(jīng)元數(shù)據(jù)相乘計算，就能有效恢復(fù)原先的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，以及8個bit位的輸入層。

　　因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有明顯的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)、聯(lián)想與記憶、并行處理以及非線形轉(zhuǎn)換等優(yōu)勢，無需進(jìn)行復(fù)雜數(shù)學(xué)過程，并能夠在樣本缺損、資料不完備和參數(shù)出現(xiàn)漂移的狀態(tài)下繼續(xù)保持穩(wěn)定的輸出模式，基于此，文中主要使用一個3層的BP網(wǎng)絡(luò)有效對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)實行特征提取和數(shù)據(jù)還原工作，并以該工作為基礎(chǔ)，與相應(yīng)的加密算法和認(rèn)證體系相聯(lián)系結(jié)合，通過中間件的形式貫穿在整體系統(tǒng)的主要核心內(nèi)容，從而不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的過濾和分析，還能夠在另一方面保障了數(shù)據(jù)通訊的完整安全性。

【探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)安全通信技術(shù)論文】相關(guān)文章：

數(shù)據(jù)通信與網(wǎng)絡(luò)的參考文獻(xiàn)09-26

通信技術(shù)畢業(yè)求職簡歷08-13

通信技術(shù)文員工作內(nèi)容06-10

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開題報告02-26

計算機通信網(wǎng)及光纖通信技術(shù)的簡單介紹02-11

《路史》的寫作特征探究論文07-29

通信技術(shù)專業(yè)求職信范文03-28

通信技術(shù)工程師模板簡歷03-12

大數(shù)據(jù)技術(shù)對管理咨詢公司的影響05-18

無線通信論文的參考文獻(xiàn)11-21