機器學(xué)習(xí)下計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理淺析

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摘要：網(wǎng)絡(luò)信息的快速發(fā)展給居民生活、生產(chǎn)帶來了極大的便捷，但隨之而來地產(chǎn)生了諸多計算機網(wǎng)絡(luò)安全隱患。為此，分析和制定計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理策略勢在必行。本文在此基礎(chǔ)上通過分析計算機網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)生的原因，并針對此提出當(dāng)前最為廣泛使用的機器學(xué)習(xí)安全管理技術(shù)。首先分析機器學(xué)習(xí)設(shè)計原則、整體構(gòu)架和網(wǎng)絡(luò)安全結(jié)構(gòu)，隨后，詳細介紹了SVM算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和Web端技術(shù)，論述在機器學(xué)習(xí)智能化、準確化的優(yōu)勢特征下，計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理預(yù)測分析技術(shù)層面，最后，通過描述網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)實現(xiàn)和未來預(yù)期目標進行展望。以期通過機器學(xué)習(xí)的特征優(yōu)勢，為基于機器學(xué)習(xí)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理智能、高效、準確的實現(xiàn)提供較為科學(xué)的依據(jù)。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)安全；SVM方法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法；管理；實現(xiàn)

1引言

當(dāng)前國內(nèi)，隨著經(jīng)濟和智能化計算機信息的不斷發(fā)展，使互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)在科技、生活、生產(chǎn)等多方面的作用愈發(fā)重要[1]。有關(guān)網(wǎng)絡(luò)安全管理的問題也逐步出現(xiàn)，如：在2019年，我國計算機信息安全預(yù)防中心發(fā)現(xiàn)不同平臺中存在安全隱患漏洞約11000個，其中以分布式拒絕服務(wù)攻擊和大流量攻擊為主，不僅造成計算機安全管理困難，而且對用戶信息保護造成巨大安全隱患[2-3]。在此基礎(chǔ)上，本文通過有序開展高質(zhì)量、智能化的機器學(xué)習(xí)安全管理技術(shù)，以改善計算機網(wǎng)絡(luò)流量安全、信息安全和網(wǎng)絡(luò)平臺安全等[4]。機器學(xué)習(xí)不僅能有序地統(tǒng)一該領(lǐng)域知識信息，而且對領(lǐng)域管理、調(diào)配有著關(guān)鍵作用。目前，機器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用在日常購物、閱讀、出行、工作等領(lǐng)域中，如在生活領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)記錄用戶搜索信息、搜索歷史，并將其存儲于數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)操作便捷[5]；在工作領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)在計算機內(nèi)部過濾有害文件、廣告、郵件等。隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展革新，在計算機網(wǎng)絡(luò)安全中其作用、影響程度越發(fā)受到重視，網(wǎng)絡(luò)安全管理員通過機器學(xué)習(xí)網(wǎng)狀化管理模式，實現(xiàn)信息資源共享共建，以此快速查殺計算機網(wǎng)絡(luò)中存在的漏洞，提高安全管理等級和效率。本文為優(yōu)化計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)模式，改善傳統(tǒng)安全管理方式的不足，通過智能化、基礎(chǔ)化和網(wǎng)狀化的機器學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)全方位、多層次的安全管理模式。首先，設(shè)計和構(gòu)建機器學(xué)習(xí)安全管理模式，其次，詳細闡述關(guān)鍵技術(shù)支持向量機（SupportVectorMachines，SVM）方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BackPropagation，BP）方法，最終，評估機器學(xué)習(xí)方法的安全管理效果，以期為計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)提供科學(xué)的技術(shù)支持。

2機器學(xué)習(xí)安全管理系統(tǒng)總體設(shè)計

2.1設(shè)計原則

為掌握基于機器學(xué)習(xí)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)，本文機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)按照以下四個原則進行設(shè)計應(yīng)用：（1）科學(xué)性；（2）直觀性；（3）安全管理穩(wěn)定性；（4）信息可擴展性。四原則一方面有助于用戶了解機器學(xué)習(xí)安全管理系統(tǒng)，增強管理技術(shù)，另一方面有助于解譯機器學(xué)習(xí)方法和核心技術(shù)。其中，科學(xué)性是本文采用的SVM算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對計算機網(wǎng)絡(luò)安全形勢進行預(yù)測評估，相比傳統(tǒng)安全管理方法，機器學(xué)習(xí)方法極大地提升安全評估的預(yù)測結(jié)果準確性，提升安全管理效率[6]；直觀性一方面展示了當(dāng)前計算機系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全預(yù)測態(tài)勢結(jié)果，另一方面通過可視化展示了預(yù)期評測的狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)的陳列，有助于網(wǎng)絡(luò)安全管理者直觀、準確掌握計算機網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)；安全管理穩(wěn)定性不僅保證了計算機各個模塊系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，而且提高了不同模塊間的信息安全共享共建；信息可擴展性方面，機器學(xué)習(xí)根據(jù)計算機系統(tǒng)現(xiàn)狀，在安全設(shè)計過程中，預(yù)設(shè)安全防護工具擴展性。

2.2整體結(jié)構(gòu)設(shè)計

圖1為基于機器學(xué)習(xí)方法的計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理整體結(jié)構(gòu)設(shè)計流程。通過圖1可知，網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)主要分為用戶、專業(yè)技術(shù)工程師模塊、人機交互模塊和計算機數(shù)據(jù)庫安全管理系統(tǒng)模塊。其中，人機交互模塊為機器學(xué)習(xí)方法設(shè)計核心，主要由解釋機制、機器學(xué)習(xí)推理和知識獲取三部分組成，各模塊和重要組成部分功能分別如下：（1）用戶體系主要對計算機網(wǎng)絡(luò)安全進行量化評估，隨后，根據(jù)評估結(jié)果、采集的數(shù)據(jù)信息和態(tài)勢值進行相關(guān)預(yù)測；（2）機器學(xué)習(xí)推理主要對選取的部分數(shù)據(jù)進行態(tài)勢評估，生成所需格式數(shù)據(jù)，進而通過SVM或BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法獲取當(dāng)前計算機網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢，對網(wǎng)絡(luò)安全進行評估預(yù)測；（3）知識獲取方面，主要通過計算機網(wǎng)絡(luò)流入/流出流量變化值、網(wǎng)絡(luò)傳輸控制協(xié)議、用戶數(shù)據(jù)協(xié)議（TransmissionControlProtocol，TCP）、TCP數(shù)字包字節(jié)比重等進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集，分析預(yù)測態(tài)勢；（4）計算機數(shù)據(jù)庫安全管理系統(tǒng)針對用戶信息和收集的態(tài)勢信息，通過可視化方式評估安全態(tài)勢，實現(xiàn)模塊互通使用和安全管理功能。

2.3網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全結(jié)構(gòu)設(shè)計

本文在機器學(xué)習(xí)計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理整體構(gòu)架的基礎(chǔ)上，進一步解譯分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全，以提升用戶/完全管理者對機器學(xué)習(xí)安全管理技術(shù)的認知。首先，通過計算機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理來源主要為海量數(shù)據(jù)庫資料，獲取數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資料后，進行相關(guān)特征參數(shù)提取，其次通過特征參數(shù)和數(shù)據(jù)資料源構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型（SVM模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型），通過海量數(shù)據(jù)庫資源交叉認證和分類后，以機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測評估計算機網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢，構(gòu)建相對應(yīng)安全管理制度。

3機器學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)分析

3.1SVM技術(shù)分析

目前，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，因SVM算法預(yù)測評估精準度較優(yōu)，使其在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。其原理是通過對數(shù)據(jù)庫核函數(shù)的選擇和模型參數(shù)優(yōu)化，多種核函數(shù)滿足某一特征值時，通過最優(yōu)分類平面優(yōu)選核函數(shù)，隨后經(jīng)過由低維空間到高維空間的映射，將數(shù)據(jù)結(jié)果進行預(yù)測分類，以此，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全管理流程。當(dāng)前，在SVM算法中，常用的核函數(shù)如下：徑向基核函數(shù)：k(x,y)=exp(−|x−y|2/σ2)（1）多項式函數(shù)：k(x,y)=[(x.y)+1]d（2）SVM算法針對計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理評估預(yù)測的基本操作流程如下：（1）通過計算機海量數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)對計算機網(wǎng)絡(luò)安全隱患的資料數(shù)據(jù)的收集、整合和機器轉(zhuǎn)化過程，為模型評估分析做準備；（2）通過輸入相關(guān)網(wǎng)絡(luò)安全隱患資料，實現(xiàn)分隔超平面，通過SVM算法對數(shù)據(jù)分析整理；（3）在進行計算機網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)數(shù)據(jù)訓(xùn)練時，針對數(shù)據(jù)特征，調(diào)整算法參數(shù)，保證模型準確化評估預(yù)測，同時根據(jù)SVM模型二分類器的特征，實現(xiàn)針對多種分類問題合理化計算，以智能化服務(wù)于計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理。

3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)中重要且關(guān)鍵的一門學(xué)科，其是集信息知識獲取、分析和預(yù)測于一體的精準化結(jié)果預(yù)測模型。本文圖2為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉驗證示意結(jié)果，通過圖2可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由Xi輸入層、ai藏匿層和Yi輸出層構(gòu)成，每一神經(jīng)層既相互獨立，但每一層與層之間又相互聯(lián)系，層層間通過權(quán)重系數(shù)進行共享共建。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要通過數(shù)據(jù)集訓(xùn)練、特征向量間權(quán)重系數(shù)相乘，隨后通過激勵函數(shù)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)變后進行傳輸，將輸出Yi層的結(jié)果與實際結(jié)果計算誤差值，進行參數(shù)和權(quán)重系數(shù)調(diào)整，最終完成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練全過程，實現(xiàn)對計算機網(wǎng)絡(luò)安全進行預(yù)測分析。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對計算機網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)信息經(jīng)過多次迭代后的輸出結(jié)果。其主要通過對各層輸入和輸出的參數(shù)進行判定分析，當(dāng)E（a）值大于閾值后，修正閾值，再次經(jīng)過參數(shù)判定，經(jīng)過多次迭代后，滿足閾值，即BP判定結(jié)果成立。BP算法主要是對輸入或輸出結(jié)果進行映射，數(shù)據(jù)在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不斷訓(xùn)練，再次迭代訓(xùn)練多次后，得到的數(shù)據(jù)結(jié)果更為精準、有效，進而對輸出結(jié)果數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，明確訓(xùn)練樣本輸入和輸出間的對應(yīng)規(guī)則。計算機網(wǎng)絡(luò)安全BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程具體如公式3-4所示：其中，BP網(wǎng)絡(luò)輸出層節(jié)點取值為：1()kkjjkpjyσVbβ==∑+（3）使用誤差平方和來判斷訓(xùn)練過程是否結(jié)束：211()2kkqkEOy==∑−（4）式中：kO為期望輸出；E為達到預(yù)期目標時，將輸出層的誤差反向傳遞至隱藏層和輸入層。3.3Web端技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中，Web技術(shù)不僅是互聯(lián)網(wǎng)訪問的基礎(chǔ)，而且是開發(fā)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)客戶端和服務(wù)端中常用的技術(shù)手段之一。其訪問方式主要分為HTTP、URL等方面。其中，在Web端，涉及多種計算機技術(shù)，如涉及開發(fā)應(yīng)用的Python、C++和腳本程序等，通過對計算機數(shù)據(jù)信息資源整合、分析和預(yù)測，以實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理。在Python語言中，通過批量化運行調(diào)整數(shù)據(jù)資源，一方面通過Python語言實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)安全管理，另一方面極大地提升了安全工作效率。Web端主要通過計算機代碼語言，對可能出現(xiàn)的安全隱患分析、診斷和調(diào)整。以此，既消除了安全風(fēng)險，又降低了經(jīng)濟損耗，在當(dāng)前，Web端技術(shù)是機器學(xué)習(xí)過程中不可或缺的技術(shù)手段之一。

4機器學(xué)習(xí)安全系統(tǒng)的實現(xiàn)

4.1數(shù)據(jù)采集和預(yù)測模塊實現(xiàn)

本文在機器學(xué)習(xí)過程中首先獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息，隨后進行計算機網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢分析，以保證數(shù)據(jù)信息和安全態(tài)勢分析的準確性和關(guān)鍵作用。其中，在計算機網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知中，主要通過安全態(tài)勢提取、評估和預(yù)測等過程，完成對計算機網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)采集。在預(yù)測模塊中，通過UDP數(shù)據(jù)字節(jié)比重、ICMP數(shù)據(jù)字節(jié)比重，實現(xiàn)對采集數(shù)據(jù)的采集分析過程，進而通過SVM模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等對數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練、傳輸、分析和對比預(yù)測后，實現(xiàn)智能化、準確化和高效化的計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理體系。

4.2安全評估效果分析

計算機網(wǎng)絡(luò)安全評估主要是展示安全管理態(tài)勢評估和分析預(yù)測的結(jié)果。本文通過SVM算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分別對計算機數(shù)據(jù)庫樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，隨后，將預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果進行有效性驗證，若驗證后結(jié)果與實際結(jié)果相差較大，再次進行機器模型參數(shù)調(diào)整、優(yōu)化等后，再次進行驗證比對，使預(yù)測結(jié)果精準性較高，實現(xiàn)有效制定安全管理策略，達到高質(zhì)量、高準則的安全效果評估分析，以此保障計算機網(wǎng)絡(luò)信息安全。

5結(jié)論

現(xiàn)今，機器學(xué)習(xí)方法在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域中的關(guān)注度越來越高，在此基礎(chǔ)上，本文首先通過介紹機器學(xué)習(xí)安全管理設(shè)計原則、整體結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造，隨后介紹機器學(xué)習(xí)方法關(guān)鍵技術(shù)支持向量機（SVM）核函數(shù)預(yù)測數(shù)據(jù)結(jié)果；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集知識獲取、分析和預(yù)測于一體的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程和Web端技術(shù)（Python）等對計算機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的診斷、分析和調(diào)整等過程，以此，通過機器學(xué)習(xí)方法的智能化和精準化優(yōu)勢實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理等。

作者:溫志峰 單位:廣東創(chuàng)新科技職業(yè)學(xué)院信息工程學(xué)院