网络安全评测全文(5篇)

1网络安全概述

网络安全分为七层服务：第一层为实体安全。实体安全是基础，主要分为机房安全，场地安全，机房的温度湿度，设施可靠等各个实体都按照国家相关标准。第二层是平台安全。平台安全实施内容包括检测修复漏洞，网络协议以及基础设施；检测修复路由器。第三层数据安全。为防止数据丢失或是非法访问，以用户需求和数据安全作为安全威胁的依据。其主要方式是介质和载体安全保护，数据访问控制，鉴别数据完整性，数据可用性等内容。第四层为通信安全，为避免系统的安全脆弱性威胁以及保障系统之间通信有安装网络加密设施，设置通信加密软件，设置身份鉴别机制等措施。第五层为应用安全，可使得计算机系统上安全运行任务，为应用安全提供的评估措施包括业务实体的身份鉴别检测，业务数据的保密性测试，业务系统的可靠性测试等。第六层为运行安全。运行安全可保障系统保持稳定，将网络系统的安全控制在一定范围内，包括应急配置机制和配套服务，监测网络系统安全性，监测网络安全产品，定期检查和评估，升级系统，跟踪最新安全漏洞等内容。第七层为管理安全。针对网络系统的特点，重点关注实际条件以及管理需要，利用各种安全管理机制降低用户综合控制风险。

2网络安全等级划分

用户自主保护级是指计算机信息系统通过隔离用户与数据使得用户具备自主安全保护的能力。可以使用多种形式对用户进行访问控制，为用户获得信息提供依据，避免其他用户对数据的非法读写与破坏。系统审计保护级，该级别的网络安全系统进行了更加细粒度的自主访问控制，通过审计安全等相关事件对自己行为负责。安全标记保护级主要包括自主访问控制，强制访问控制，身份鉴别以及数据完整性几个方面。该级别的网络安全还额外提供安全策略模型等，并通过测试来消除发现的错误。结构化保护级，该级别需要一个明确的模型，要求将其自主和强制访问控制扩展到所有主客体。结构化保护级别需要明确定义接口以及关键和非关键保护元素，使得其设计可以通过充分的检测与更加完整的审核制度。访问验证保护级，该级别可以满足访问监控器的要求，访问控制器要求本身具有抗篡改性质，因此尽量小有助于分析和测试。为了满足这些要求，需要删除不要的代码，在具体设计实现时尽量将其复杂性降到最低。

3网络安全评测

结构安全评测需要保证关键网络设备的处理能力，保证接入网络的带宽以及绘制符合运行情况的网络拓扑图。访问控制评测需要在网络边界部署访问控制设备从而启动访问控制功能，按用户和系统的允许访问的规则来决定哪些用户可以进行资源访问。一般如果评测边界网络设备满足要求，则符合访问控制。安全审计评测则是对网络系统中的网络设备运行状况等进行记录，对每个事件的时间，类型等进行审计。如果以上评测为肯定，则信息系统符合安全审计要求。边界完整性评测则需要能够对内部网络中的用户未通过允许私自连接到外部网络进行评测是否满足评测要求。入侵防范评测则需要通过网络监控其端口扫描，强力攻击，拒绝服务攻击等评测指标。网络设备防护则是评测用户标识是否唯一，身份鉴别信息应不易被冒用的特点，以及登录失败处理功能，以及对网络设备进行远程管理时是否采取措施防止鉴别信息在网络上被窃听。

4网络安全优化

摘要：鉴于目前复杂性的网络环境与信息系统固有的特点，针对高校信息安全的隐患威胁愈以突出，网络不良形势越发令人堪忧。基此，文章结合信息安全等级界定、高校信息安全现状、等级保护应对策略三个层次，系统展开新时期高校信息安全等级保护探讨研究。

关键词：网络安全；高校信息保护；安全等级；探讨研究

伴随网络计算机信息技术的全面普及，各行业领域对信息系统的应用也变得更加广泛。高校校园文化作为学术理论研究的阵地前沿，信息化系统发展建设更加迅猛。但就在云计算、大数据以及“互联网+”技术新革命风起云涌的同时，一些类似DDOS攻击、BIOS后门、伪基站等各类型网络攻击也见缝插针，触目惊心，网络保障以及信息安全问题，已经成为新时期高校信息建设发展的头等要务，迫在眉睫。

1走出网络深水区：信息安全保护的等级界定

就全球化形势而言，信息网络安全问题变得异常严峻，由于敞开门户，任何任何网络平台都面临着全球化的恶意攻击，防护不当都将沦陷身份被假冒、数据被窃取的网络深水区。纵观信息安全的系统设置，重在完整化、机密化以及可用化三大建设环节，成为安全保护的焦点话题。现有的信息信安全保护大致分为五个等级：信息系统遭受破坏，造成公民、企业法人及商业组织合法权益一定的损害，但并未损害公共秧序、社会利益以及国家安全的，此为第一等级；信息系统遭受破坏，由此带来公民、企业法人以及商业组织合法权益严重损害的，或导致公共秩序与社会利益受到侵害，但并危害国家安全的，列为第二等级；信息系统遭受破坏，导致公共秩序与社会利益变到严重侵害，或者导致国家安全受到损害的，列为第三等级；信息系统遭受破坏，导致公共秩序与社会利益遭受较为严重损害的，或者导致国家安全受到严重损害的，列为第四等级；信息系统遭受破坏，导致国家安全遭受特别严重侵害的，列为第五等级。

2摆查问题旧症结：高校信息安全系统的运行现状

就目前而言，受网络大环境不良因素的影响，高校信息安全等级保护工作问题不少，纠结不断。

【摘要】

计算机网络安全评价是计算机网络安全保障中的一个重要系统。计算机网络在应用过程中，会因为受到漏洞、病毒等因素的影响，从而出现各种各样的安全问题，影响计算机网络应用安全。这时候也就需要应用计算机网络安全评价体系，为计算机网络安全提供有效保障。传统线性评价方法在目前计算机网络安全评价中评测精度较低，从而导致评价结果不佳。基于神经网络的计算机网络评价体系，能够满足当前计算机网络安全应用需求，因此得到广泛应用。本文重点分析神经网络下的计算机网络安全评价体系设计。

【关键词】网络安全；神经网络；评价体系

1计算机网络安全评价体系

计算机网络复杂性较高，影响计算机网络安全因素也比较多，计算机网络安全评价体系的科学合理化设计，有助于有效发挥评价体系的作用。其中在具体评价体系设计中，因为描述因素不同，其评价取值规则也具有差异，之中包括有定量评价指标以及定性评价指标。其中关于定量评价指标，则需要依照评价网络系统的实际情况确定取值范围，还有一部分定性指标也可以通过专家评级方式进行确定，依照计算机网络在评价中的实际情况制定相应的评价等。不同的指标也能够从不同角度评定计算机网络的安全性，指标之间的取值范围没有可比性。为了能够确定评价指标，同时考虑到神经网络训练的收敛问题，则需要是实施指标的标准化处理。其中关于定量指标，基于衡量单位之间的差异，标准化处理确定取值范围在0~1之间；对于定性指标则采用专家打分法，为例确保其和定量之间的可比性，则也需要对其实施标准化处理。通常来讲评价结果分成四个等级，分别为：安全，网络安全保障能力较强，在应用中安全性较高；基本安全；网络安全保障能力还可以，应用中可以确保基本安全；不安全，网络安全保障能力较弱，在应用中存在一定的安全隐患；很不安全，网络安全保障能力非常差，在应用中安全风险较大。在计算机网络安全评价体系设计中需要满足以下几方面需求，分别为：可行性、简要性、独立性、完备性以及准确性。只有这样才能够基于实际需求，提高计算机网络安全评价体系设计的合理性和科学性。

2计算机网络安全评价体系设计及实施步骤

本文以神经网络为例，分析计算机网络安全评价体系的设计及实施。

摘要：网络信息的快速发展给居民生活、生产带来了极大的便捷，但随之而来地产生了诸多计算机网络安全隐患。为此，分析和制定计算机网络安全管理策略势在必行。本文在此基础上通过分析计算机网络安全产生的原因，并针对此提出当前最为广泛使用的机器学习安全管理技术。首先分析机器学习设计原则、整体构架和网络安全结构，随后，详细介绍了SVM算法、BP神经网络算法和Web端技术，论述在机器学习智能化、准确化的优势特征下，计算机网络安全管理预测分析技术层面，最后，通过描述网络安全管理技术实现和未来预期目标进行展望。以期通过机器学习的特征优势，为基于机器学习的计算机网络安全管理智能、高效、准确的实现提供较为科学的依据。

关键词：网络安全；SVM方法；BP神经网络方法；管理；实现

1引言

当前国内，随着经济和智能化计算机信息的不断发展，使互联网应用技术在科技、生活、生产等多方面的作用愈发重要[1]。有关网络安全管理的问题也逐步出现，如：在2019年，我国计算机信息安全预防中心发现不同平台中存在安全隐患漏洞约11000个，其中以分布式拒绝服务攻击和大流量攻击为主，不仅造成计算机安全管理困难，而且对用户信息保护造成巨大安全隐患[2-3]。在此基础上，本文通过有序开展高质量、智能化的机器学习安全管理技术，以改善计算机网络流量安全、信息安全和网络平台安全等[4]。机器学习不仅能有序地统一该领域知识信息，而且对领域管理、调配有着关键作用。目前，机器学习技术已经成功应用在日常购物、阅读、出行、工作等领域中，如在生活领域，机器学习记录用户搜索信息、搜索历史，并将其存储于数据库，实现操作便捷[5]；在工作领域，机器学习在计算机内部过滤有害文件、广告、邮件等。随着机器学习技术的不断发展革新，在计算机网络安全中其作用、影响程度越发受到重视，网络安全管理员通过机器学习网状化管理模式，实现信息资源共享共建，以此快速查杀计算机网络中存在的漏洞，提高安全管理等级和效率。本文为优化计算机网络安全管理技术模式，改善传统安全管理方式的不足，通过智能化、基础化和网状化的机器学习技术实现全方位、多层次的安全管理模式。首先，设计和构建机器学习安全管理模式，其次，详细阐述关键技术支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）方法和BP神经网络（BackPropagation，BP）方法，最终，评估机器学习方法的安全管理效果，以期为计算机网络安全管理技术提供科学的技术支持。

2机器学习安全管理系统总体设计

2.1设计原则

为掌握基于机器学习的计算机网络安全管理技术，本文机器学习系统按照以下四个原则进行设计应用：（1）科学性；（2）直观性；（3）安全管理稳定性；（4）信息可扩展性。四原则一方面有助于用户了解机器学习安全管理系统，增强管理技术，另一方面有助于解译机器学习方法和核心技术。其中，科学性是本文采用的SVM算法和BP神经网络算法对计算机网络安全形势进行预测评估，相比传统安全管理方法，机器学习方法极大地提升安全评估的预测结果准确性，提升安全管理效率[6]；直观性一方面展示了当前计算机系统的网络安全预测态势结果，另一方面通过可视化展示了预期评测的状态和历史数据的陈列，有助于网络安全管理者直观、准确掌握计算机网络安全状态；安全管理稳定性不仅保证了计算机各个模块系统的稳定运行，而且提高了不同模块间的信息安全共享共建；信息可扩展性方面，机器学习根据计算机系统现状，在安全设计过程中，预设安全防护工具扩展性。

摘要:

近年来，计算机网络安全问题已引起全社会的重视。这是因为众多重要的信息存储在网络上，一旦这些信息泄露出去造成的损失将是无法估量的。网络信息之所以会泄露出去，一方面有许多入侵者千方百计想得到一些关心的数据或者信息;另一方面网络自身存在安全隐患。针对这些问题，本文对计算机网络安全进行了深入探讨与研究，分析了简便而实用的计算机网络新技术，预防因病毒侵袭而造成的信息丢失。

关键词:计算机;网络安全;新技术

随着现代信息技术特别是计算机网络技术的快速发展，信息化在给人们带来种种物质和文化享受的同时，也为人们提供了极大的方便。如:计算机网络在国民生活中的广泛应用，使得各部门办公效率得到很大程度提高。但是，随着计算机网络的迅速普及和应用，计算机网络安全已经成为许多专家和学者研究的重点问题，尤其是现代互联网经济腾飞，网络安全对国民经济生活造成了巨大的影响，更加容易引起互联网安全事件［1］。诸如网络的数据窃贼、黑客的侵袭、病毒者，甚至系统内部的泄密者;部门计算机信息存在不安全因素，对计算机网络产生很大威胁［2］。尽管目前我们正在广泛地使用各种复杂的软件技术，如防火墙、服务器、侵袭探测器、通道控制机制等，但是，无论在发达国家，还是在发展中国家(包括我国)，黑客活动越来越猖狂，他们无孔不入，对社会造成了严重的危害。与此同时，更让人不安的是，互联网上黑客网站还在不断增加，学习黑客技术、获得黑客攻击工具变得轻而易举。这样，使原本就十分脆弱的互联网越发显得不安全［3］。此外，还有一些技术被广泛地应用于计算机网络安全，比如禁止软驱、光驱和USB盘的使用，禁止安装其它软件，在服务器上安装杀毒软件等。从某种意义上讲，其网络也应当算是比较安全了，但是，所有这些并不能从根本上解决病毒的侵袭。因此，一种物理隔离新技术诞生了，并将其应用在计算机中，以达到彻底预防病毒侵袭的目的，确保网络运行正常［4］。如今，软件开发人员为了便于维护网络安全而不断地探索新技术。

1计算机网络安全问题面临的技术挑战

当前，我国计算机安全形势十分严峻，对安全技术的需求非常迫切，面向当前迫切需求实施国家计算机安全科技专项行动，大幅度提升我国计算机网络安全的技术能力。围绕运行安全、数据安全和内容安全，拓展新业务新应用的同时，我们应当将更多的注意力转向计算机网络安全问题带来的隐患。近年来，大量未经安全评测的新业务、新应用纷纷投向市场，涉及网络游戏、即时聊天、网上购物、网上银行等各个领域，所有的应用都没有考虑过计算机网络安全的问题。电信网在IP化、职能化发展中的资源承载压力进一步加大，黑客攻击不断泛滥，网络安全管理面临一系列不容忽视的矛盾和问题，同时也使国家网络安全基础设施能力建设、规模发展持续维持高压状态。随着网络融合和下一代网络的演进，引发了产业链的深度合作，促进了电信网与互联网的融合往深层次发展。IP网固有的安全风险向其他网络延伸。移动在线游戏、WEB2．0技术再创新使IP网固有的安全问题移动到移动互联网上，移动互联网安全问题将更加复杂，以TCIP为主的工业技术已经拓展到核心技术和工业网络。网络安全问题以前所未有的深度和广度扩散到了水电、石油、交通、水利等重点行业。然而，随着云计算成为全球信息技术领域最大热点的同时，计算模式将会掀起一场巨变，云计算的计算应用高度集中导致安全问题相对集中放大，对自然灾害、空军袭击等大规模信息造成危害。云计算等商业模式的推出和应用，也使得IT巨头在获取信息资料方面变得更加容易和完整，进而技术上形成对发达国家的依赖，使得发达国家实现网络威慑战略的优势［5］。

2计算机网络安全新技术