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回歸的欲望范文第1篇

“交往”既是哲學中的重要范疇，也是當代西方哲學關注的熱點問題。胡塞爾提出“交互主體論”，認為人們在生活世界中進行著生動的、充滿“人格主體態度”的交往。哈貝馬斯以“交往行為理論”著稱，認為交往是主客體間的相互關系，而不是主體與客體之間的單向關系，交往的目的就是要達成人與人之間的理解和共識。馬克思認為，人的本質是一切社會關系的總和，而社會關系是在人與人的社會交往中形成的。因此，從根本上說，交往是人的社會本性的體現，同時它又確證和實現著人的本質。可見，交往理論直接產生于人們對人自身的深切關懷，它關于人的主體間性、實踐性、生活性的交往特點和交往本質的觀點，對當前我國的德育改革和德育發展具有重要的啟發和借鑒意義。

《交往德育論》一書將交往理念引入高校德育領域，從交往理論視角對德育進行了全新的詮釋，提出交往視域中的高校德育本質上是一種特殊的交往形式，是屬于以“人”的世界為對象的主體間的交流，是人的自覺性的社會實踐活動。作者把“灌輸”作為與“交往”相對應的理論范疇，對兩者的性質和特點進行了比較，認為前者具有強制性，后者具有解放性；前者具有工具性，后者具有人本性；前者具有被動性，后者具有主動性。在此基礎上，作者指出，交往德育與傳統的灌輸式德育有著本質的不同，它指向的是人的完整的精神世界，是一種意義關系情景化的“主體間性”教育。它是訴諸于師生和生生主體之間的、自主的、平等的、創造性的主動參與，是規范原則的共生、共享，并以此促進師生的共同發展。它的目標始終朝向人類生存和發展，有著對人性與人格關懷的執著，旨在通過德育實踐致人以覺解和新生。其價值主要體現在：以交往實踐觀為指導，從關注受教育者的全面發展出發，遵循受教育者生命的完整性存在、主體性存在、獨立性存在的基本理念，在大力弘揚受教育者主體性的基礎上，不斷提升他們的個體覺悟和人生價值，積極引導他們自覺地由個人主體向類主體、個人獨立人格向類主體人格提升，把受教育者培養成為一個具有自由個性、國際視野和人類意識的世界歷史性的個人和社會歷史活動的主體。

作為一種與傳統灌輸德育不同的德育理念，作者提出的交往德育立往理論，將交往作為德育新體系構建的邏輯起點，認為德育應在交往中進行，并且最終還是要回歸交往的生活世界，從而達到促進人的全面發展的目的。

回歸的欲望范文第2篇

一、4G本地回傳網的規劃及建設

4G本地回傳網的規劃原則是：回傳網絡的建設需向基站負責，保證每個基站在任何時候達到峰值時都能正常工作。所以在接入層不做帶寬收斂，帶寬測算方式為：N個基站所需帶寬=（N-1）*平均帶寬+峰值帶寬，即當接入環所有接入基站達到平均帶寬的同時，仍然允許至少一個基站達到峰值。4G基站與2G/3G基站對回傳帶寬的要求不同，2G/3G基站回傳帶寬的峰值出現在接入基站用戶最多的時候，而4G基站的峰值帶寬出現在接入用戶最少的時候。

4G基站忙時一個扇區接入多個用戶，這些用戶的頻譜效率因為無線信道的不同形成一定的分布，各用戶頻譜效率有高有低，整個扇區的頻譜效率處在一個中間狀態。所以忙時扇區平均帶寬=平均頻譜效率x系統頻寬。4G基站閑時一個扇區如僅接入一個用戶，且無線信號足夠好，整個扇區可以達到峰值頻譜效率。所以閑時4G基站的帶寬=峰值頻譜效率x系統頻寬，理論上可達到100M（單扇區，不加擾）。根據仿真及試驗，按系統頻寬20M、3扇區、支持4*2MIMO，對于同頻組網：一個扇區的平均帶寬約為27M，S111的站即為27x3=80M，理論峰值220M。如采用異頻組網，理論峰值可達240M。

基站流量明確后，可結合路網、業務點分布，分區制定方案。逐步明確匯聚節點位置和面積，細化主干接入光纜路由和纖芯配置等。4G回傳網建設時，還要分析各類業務、各個區域的特點，根據所在區域的客戶價值、業務密集程度、業務發展的，合理選擇差異化管線覆蓋策略及接入技術和組網模式。

二、4G回傳網建設案例

以南方某省為例，根據4G中期目標，用戶規模預計2000萬。核心層出口帶寬測算模型：戶均單向流量500kbps，并發比例10%，包頭冗余1.204，帶寬冗余1.15。可得測算出小型本地網約需20G帶寬，中型本地網約需60G帶寬，大型本地網約需300G帶寬。匯聚層可部署OTN或以OTN+PTN的組網方式，其中OTN作為傳輸通路，PTN作為業務匯聚收斂。利用兩種設備的優勢互補，可提升匯聚環帶寬，節省匯聚機房空間，保障4G的可持續發展。接入層可采用GE設備或10GE設備，其中10GE接入擴展能力強，但接入環中節點多，故障隱患大。GE組網采用總線方式，組網靈活，開通速度快，但部分熱點區域存在未來帶寬不足的風險。在實際組網時要根據區域情況區別使用兩種接入方式。

回歸的欲望范文第3篇

關鍵詞：云計算；物聯網；智慧營區；綜合信息服務平臺

中圖分類號：TP311.5 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2017）01-0-04

0 引 言

營區是軍隊人員工作、訓練、生活的場所，是后勤保障的重要組成部分，是形成戰斗力的依托。隨著科學技術的迅速發展，信息技術已深入到營區建設的各個領域，構建以信息技術為依托的現代化營區已成為當前營區建設的重要內容。當前智慧營區是信息化發展的新階段，云計算、物聯網、大數據等新技術為智慧營區的發展提供了強有力的技術支持，推動著現代化營區的跨越式發展，智慧營區建設方案與系統架構也成為當前的研究熱點之一。

本文闡述了智慧營區的內涵特征，介紹了云計算、物聯網及大數據等技術，給出了智慧營區的建設目標及建設內容，提出了基于云平臺的智慧營區架構，最后介紹了智慧營區綜合服務平臺。

1 智慧營區內涵特征及相關技術

1.1 智慧營區的內涵

所謂智慧營區，是以營區的數字化信息為基礎，以計算網絡、物聯網、云計算、大數據等數字化技術手段為依托，全面感知營區資源，整合營區業務內容，提高營區信息資源利用率，融合服務和管理理念，提升營區服務效能，為營區人員提供便捷的信息化服務。之所以稱為智慧營區，是因為智慧營區以技術視角，強調了物聯網、云計算、大數據等新一代技術的應用；以人的視角，強調了以人為本和可持續創新；以營區為視角，強調了營區的智慧及服務效果。智慧營區是繼數字營區之后信息化營區發展的高級形態，是數字營區的高級發展階段，具備全面透徹感知、泛在互聯、海量數據、智能融合、可持續創新和綜合服務等特點。

智慧營區建設要適應營房保障信息化的發展要求，以提高營區服務保障需求為目的，遵循“統一規劃、統一標準、統一平臺”的設計思想，堅持“統籌規劃、需求牽引，突出重點、分步實施，資源共享、綜合集成”的建設原則，實現“狀態實時反映、設備實時控制、信息實時統計、服務保障高效”。智慧營區在建設過程中要與營區通信、網絡、安防和業務處理等信息系統進行融合建設，在綜合布線、數據共享、操作使用和管理維護等方面統一規劃，同時充分考慮安全可靠性，實現營區管理自動化、指揮控制自動化、安全防范體系化、保障可視化和業務辦公網絡化，全面改善部隊營區管理水平，高效調度管理各種營區信息資源，滿足各種情況下部隊快速保障的需要。

1.2 云計算技術

云計算是基于網絡的一種計算模式，利用非本地或遠程服務器的分布式計算機，通過并行計算、分布式計算、網絡存儲等技術，將很多計算機整合到一起，通過基礎設施即服務（Iaas）、平臺即服務（Paas）、件即服務（Saas）等模式實現運營，讓用戶可以方便快捷的實現不同設備之間的數據和應用共享。云計算還具有高可靠性、超大規模、可擴展性等特征。

云計算平臺是智慧營區中最重要的高集成、高智能數據網絡平臺，是智慧營區大量數據收集、存儲、分析和服務系統的保障平臺，能夠統一提供給用戶服務，構建云計算平臺已成為大型現代化營區信息化設計和建設需要考慮的重要內容。

1.3 物聯網技術

物聯網是在現有網絡的基礎上，綜合運用射頻識別技術（RFID）、傳感器技術、二維碼技術以及衛星定位技術等信息感知技術手段，按照約定的協議，將物品和網絡連接起來進行信息交換和通信，以實現對物品的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。

利用物聯網技術在智慧營區中構建物聯感知系統，實現對營區內各種對象的感知、定位與控制，實現人與物、物與物之間的信息交換，其實質是將智慧營區中各種基礎設施和信息系統銜接在一起，實現信息的匯總、融合，并對獲取的信息進行綜合分析、智能處理，形成一個完整綜合的融合系統，改變了以往個別設施功能的疊加模式，實時掌握各感知對象的詳細信息，為形成正確決策提供依據。物聯感知系統可用于營區設施設備控制、營區安防系統、營區綜合服務等方面。

1.4 大數據技術

大數據技術是指從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值，而設計的新一代架構和技術。大數據具備4V特點，即Volume（海量）、Variety （多樣）、Velocity（實時）、Value（價值）。一個大數據系統從邏輯上可以分為數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析、數據應用展現五個層次。其中包含海量存儲、實時流數據處理、數據挖掘、數據可視化、聯機分析處理、并行計算、NoSQL（Not only SQL非關系型數據庫）數據庫等技術。

智慧營區建設必然帶來數據的爆發式增長，大數據技術能夠提供工具來解決營區管理所面臨的問題，在海量數據環境和業務中實現大量數據快速存儲、顯示、多條件檢索等，更好地解決營區管理、服務、安全等問題，大數據能夠提供科學規劃、實時監測、精確治理、高效服務功能，為管理人員提供強大的決策支持，提高決策效率和服務水平。

2 智慧營區的建設內容

當前，軍隊營區現代化建設任務日趨重要，建設現代化營區，需要對營區現狀進行充分掌握和了解，當前營區信息化建設主要存在以下幾點問題：

（1）大多數營區尚未進行數字化改造，不具備營區信息要素感知、處理功能，部分營區構建的信息系統受當時建設的技術水平和資金限制，數字化程度不高，應用效果較差，營區信息化建設不均衡。

（2）構建的營區系統中的集成化、智能化程度不高，多數系統獨立運行，沒有實現集成聯動功能，大多還需要人工手動作業，處理速度大受影響；

（3）目前進行的數字化營區建設多數未考慮當前云計算、物聯網等新技術應用，仍舊采用傳統的技術進行建設，可能會導致應用效果較差。

因此，針對以上問題，對于現代化智慧營區建設，必須充分利用新技術，充分重視數據的存儲、分析和數據的重復建設，實現數據的互聯互通，實現各類信息資源的動態分配和均衡負載，按照全生命周期管理要求，建立營區保障的生命周期業務模型和全過程業務數據關聯關系流，優化、重組和再造營區相關業務流程，有效管理各個系統業務之間的關系，統一管理應用接口，構建一體化營區公共綜合服務平臺，實現智能化管理，為營區提供科學化決策。

智慧營區的建設關鍵是打破傳統的將IT基礎設施和物理基礎設施分裂開的方法，將各個應用系統的數據和信息資源進行有效整合與集成，從數字營區到智慧營區，不但要融合全新的服務理念，還要具備全面的管理信息和業務的共享機制，不斷優化流程、提升管理水平。智慧營區建設內容如圖1所示。

2.1 構建營區物聯網絡和計算機網絡

布設營區設備網，加裝設備控制箱，聯通局域網，建成營區物聯網，實現設備數據實時交換。構建物聯網的核心是在營區綜合信息網基礎上，建立智能設備與信息網相連接的網絡，主體是工控網、設備網。

2.2 設施設備智能改造和智能識別

對營區供水、供電、供熱等設施設備進行智能改造，實現設施設備智能管控。目前來看，主要是把機械式的儀表更換為具有感知、信息傳輸、可以控制的數字式儀表。對工程、裝備和營具等加裝射頻識別卡或粘貼可讀的二維條碼，標識基本屬性和管理責任，實現裝備營具的智能識別與管理。核心是采用自動識別設備，通過相應的管理軟件實現裝備營具智能識別。基于各種智能感知的硬件建設基礎，營區管理人員就可以自動收集各類營房數據。

2.3 建立信息融合平臺

信息融合是智慧營區建設的核心，由各類應用服務器、數據庫服務器、存儲服務器等組成，這些設備通過云計算網絡互聯。通過建立的信息融合平臺，構建包括通用數據、基礎數據、業務數據、保障數據和系統管理數據的多源、異構、全過程、全要素云計算中心，具備“全、通、新、用”特點，“全”指覆蓋所有涉及的業務數據；“通”指實現所有業務無縫管理、所有數據互聯互通；“新”源自生命周期循環的內動力，實現業務數據在生命周期不同環節的產生、流轉、更新和共享的常態化與自動化，保證其數據的準確性和現實性；“用”指所有管理行為在統一平臺上協同辦公。

2.4 統一的管理服務平臺

營區公共綜合服務平臺基于統一平臺框架，實現資源共享、信息匯集、應用整合和綜合服務等功能，智慧營區綜合管理服務平臺的建設包括很多子系統，建議設立營區專用控制室，配置相關信息硬件設備，集成部署各種信息融合平臺、服務平臺、設施設備監控系統，業務管理系統等信息軟件系統，提供營區保障和管理信息化手段。

在智慧營區建設過程中，最重要的是掌握擁有自主知識產權的核心技術和關鍵技術，避免智慧城市建設受制于人，避免出現信息安全方面的問題。智慧營區建設總體規模龐大，是一項復雜的系統工程，且存在地域差異性問題，要按照不同營區的類型、級別，適應不同營區類型進行智慧營區設計及建設。在智慧營區建設中，需要遵循規范化、集中統一管理、開放性、松耦合、穩定性、可持續性、易用性、安全性的建設原則。

3 智慧營區云平臺架構

云計算技術通過強大的實體基礎架構平臺提供云計算服務，將云計算技術應用到營區建設，可以充分利用整合現有的硬件資源，降低軟件的開發和采購成本，在有限的資金和時間等條件下進行營區信息化建設。在借鑒很多國內外智慧城市、智慧營區的規劃設計基礎上，本文提出了一種基于云平臺的智慧營區規劃設計模型。

智慧營區云平臺框架如圖2所示，從下而上可分為應用基礎層、應用平臺層、應用層和綜合服務平臺，框架以物聯網、云計算、大數據為核心，提供簡便的物聯接入、數據存儲、數據計算等融合服務能力引擎，具有按需所付和彈性擴展的共享服務能力。

IaaS層主要實現數據的采集與處理，該層由服務器、存儲、網絡、安全設備組成的計算資源池、存儲資源池、網絡資源池和安全資源池組成，通過多樣的物聯網云終端設備，管理末端連接的機器設備或傳感器，收集數據并通過網絡傳輸到服務支撐層。基礎層用到的虛擬化技術，將在硬件資源整合形成資源池，并負責物理設備自身和虛擬資源池的健康運轉和管理，提供統一的硬件資源，以便實現資源的動態分配，達到動態負載均衡，最終提高資源利用率。

PaaS層為各個應用提供標準化的共享云服務，能夠支撐實現多個獨立的服務功能，基于服務開放的接口實現各應用，主要由云服務引擎、中間件平臺、數據平臺、云服務能力四個功能組件組成。云服務引擎是云平臺系統的核心，由終端接入服務連接各物聯網云終端，這些服務和其他服務都是基于PaaS框架承載，并在IaaS上運行。服務實現基于多租戶技術，支持多個用戶用同一數據庫和數據模板。各功能服務與物聯網云終端通過接入服務進行通訊。

SaaS層基于PaaS提供的接口來快速開發部署各類應用，根據智慧營區涉及的各業務領域進行細分用部署。智慧營區的應用主要包括營區人員生活、物資、裝備保障和各類業務管理等方面內容，所有應用都通過云平臺綜合信息服務進行展現。智慧營區綜合信息服務平臺應采用B/S（瀏覽器）等模式，通過統一門戶服務提供統一的接入與業務界面，并根據不同的角色進行區別授權，承載大數據的并行處理和可靠安全存儲服務能力，資源的虛擬化管理和彈性擴展可支撐發展所需的大并發吞吐量，大數據量，高運算性能的業務需求。營區內各類人員可通過云計算平臺選擇和利用各類信息資源和服務，同時信息管理人員能更好的管理營區資源、了解營區信息服務效果，優化營區信息保障。

云管理平臺為整個智慧營區云平臺的運行提供管理功能，實現對資源、業務、數據的管理工作，主要包括運維管理、資源管理、資源池管理接口、監控管理和多中心管理架構等功能模塊。業務管理平臺為智慧營區云平臺的業務運營提供管理功能，實現用戶管理、服務管理、統計分析、應用監控、安全管理等功能模塊。

云平臺涉及的技術很多，在智慧營區建設過程中，要充分考慮軍隊智慧營區建設的特殊性，重點研究虛擬化技術、數據處理模型以及決策支持技術。

4 智慧營區綜合信息服務平臺

智慧營區綜合信息服務平臺為用戶提供各類服務的主要接口，信息服務平臺主要通過構建營區信息服務網站等形式，提供營區各類業務管理系統的用戶界面，設置多級別訪問權限，為單位領導、營房管理人員和基層官兵及住戶等提供營區綜合信息服務。主要功能體系包括：

（1）業務信息處理：營房業務管理系統和設施設備監控系統為營房日常管理辦公提供可視化集成環境。

（2）公用信息服務：具有新聞、通知、公告，法規制度、營房知識查閱，工程建設、營房維修、水電消耗、住房分配、營具領等相關信息公示的功能。

（3）數據分析：是指對海量歷史數據按照一定的統計指標進行統計計算和評價。特別對于時間序列數據，通常會從I質性、周期性、隨機性等方面進行考察。通過自相關性分析，可以得知這幾種典型特性的大致情況。通過與假設相關的指標進行互相關性分析，能夠驗證指標是否互相影響。

（4）管理決策支持：在營區平面圖或者三維圖上，任意查詢分棟建筑、設施設備、管網數據等基礎信息，營房住用、水電氣熱消耗、分類收費等管理信息，以及供水、供電、供熱、中央空調等設施設備的運行狀況。

（5）統一門戶服務：為基層單位或者住戶提供定制的交互桌面，主要包括營房住用、水電消耗、供熱質量、分類繳費和營房維修、營具請領、物資使用計價掛賬等信息查詢，以及網上報修、意見反饋、工作評議等功能。

（6）用戶管理授權：采用信息權限的規則，對各用戶進行統一授權；不同權限的用戶在信息位置、范圍、瀏覽內容、信息刪改等方面具有不同權限，系統對權限自動管理，并且可以對權限范圍進行修改。

（7）其他信息服務：可提供營房各類信息的管理服務，包括信息檢索、文件查詢、更新、備份、刪除等維護操作；同時還可以提供信箱、留言等信息服務。

5 結 語

信息技術的不斷發展進步為現代營區建設帶來了新的契機，智慧營區規劃設計主要利用云計算等技術實現資源共享及合理利用，拓展物聯網應用，為營區各類人員提供信息綜合服務平臺。從長遠發展來看，在營區建設中，通過加強頂層設計，有助于推動營房建設轉型，提高管理效率和決策水平。

參考文獻

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[2]孔曉波.物聯網概念和演進路徑[J].電信工程技術與標準化，2009，22（12）：12-14.

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[4]孫媛，周源，李季穎，等.物聯網技術在數字化營區建設中的應用 [J].物聯網技術，2015，5（7）：80-81.

[5]楊俊峰，王德泉，肖航，等.基于物聯網技術的智慧營區系統[J].指揮信息系統與技術，2015，6（6）：52-57.

[6]帆.基于物聯網的智慧校園構建研究[J].物聯網技術，2014，4（10）：66-68.

回歸的欲望范文第4篇

隨著網絡應用的普及化、商用化和寬帶化，多業務、多網絡的融合已經成為不可逆轉的趨勢。寬帶城域網作為數據、語音、視頻及其它新興增值業務的承載平臺，當設備和鏈路出現異常時，要求系統和網絡能快速地恢復，以滿足承載實時業務的需求。

2 城域網高可靠性規劃與故障快速恢復技術

2.1 城域網的可靠性設計與規劃

目前ISP的城域網一般采用核心層、匯聚層、接入層的三級拓撲結構，而規劃城域網時，核心層和匯聚層的可靠性尤為重要。城域網拓撲結構如圖1所示：

圖1中核心層設計為Ra和Rb兩個節點，向上連接城域網出口（Internet）。為了提高核心層鏈路帶寬和可靠性，需要在Ra和Rb之間增加一條冗余鏈路，并通過靜態路由的配置實現網絡備份和流量分擔。

具體方法是：在Ra上配置兩條靜態默認路由，高優先級指向城域網出口，低優先級指向Rb。但一定要使Ra與城域網出口互聯的VLAN僅包含互聯的物理接口，這樣，在上行物理接口down掉后，VLANif接口也down掉了。保證了高優先級的靜態路由失效，而低優先的靜態默認路由生效。為了提高匯聚層的可靠性，R1、…、Rn等節點的上行鏈路也需要分別增加一條冗余鏈路，然后通過cost值的設置實現網絡備份。

具體方法是：為R1上行主用鏈路設置的cost值要小于上行備用鏈路的cost值。這樣，在主用鏈路出現故障時，網絡流量可以切換到備用鏈路上行。

提高可靠性的另一種方法是動態路由協議的運用。對于不需要跨域通信的城域網可以選擇OSPF（Open Shortest Path First，開放最短路徑優先協議）協議。當主用路由或節點發生故障導致原數據轉發路徑中斷時，OSPF對數據轉發路徑進行動態重新計算，自動使用備份鏈路，具有在減少網絡振蕩的同時路由變化收斂速度較快（平均為秒級）的優點。通過加快鏈路之間Hello消息的發送頻率，加快OSPF計算速度和為路由更新消息設定高優先級等優化措施，OSPF可以實現小于1秒的收斂。對于需要跨域通信的城域網，可以采用OSPF和BGP（Border Gateway Protocol，邊界網關協議）對網絡進行合理的層次規劃，OSPF進行域內設備的路由，BGP承載外部路由，域內和域間路由協議的收斂相互獨立，互不影響，可以實現最快速度的收斂。但上述方法不能提供毫秒級的故障發現與恢復，只能滿足于傳統IP業務。

2.2 故障快速恢復技術的應用

為了實現電信級網絡要求的毫秒級故障恢復響應時間，滿足用戶對實時多業務的需求，必須采取更為有效的技術。APDP（All Path Detection Protocol，全路徑檢測協議，當前只支持FE、GE、POS三種物理接口）就是由華為公司開發的這樣一個新協議，主要用來完成對鏈路故障的迅速發現（毫秒至秒級別），然后通知其他特性，以支持上層應用協議作出快速響應。APDP需要和其他應用一起使用，當前主要支持的應用特性包括接口備份和弱策略的50毫秒倒換。前者主要應用在兩個路由器之間存在兩條不等值路由的場合，后者主要應用在一臺路由器存在兩條分別到達兩臺路由器的不等值路由的場合（如圖1中的R1）。兩種應用配置都非常簡單（請參考華為公司相關技術資料），但需要注意的是：APDP是通過hello報文的接收來檢測鏈路狀態的，接口在使能APDP后，hello報文的發送時間間隔設置得越短，檢測到故障的時間也越短，同時占用的鏈路帶寬也越大，因此要求設計者在二者之間選擇一個均衡點；還需要設置一個故障恢復時間，使得APDP檢測到故障之后不會立刻向上層應用特性上報接口故障恢復，以防止鏈路直接切換引起業務振蕩；為了進一步提高可靠性，還要在上行路由器的備份接口配置一個靜態ARP，這樣流量切換過來之后就不需要做ARP解析了。APDP的這兩種應用均可以在50ms內檢測到接口故障，并將流量切換到備份接口。

3 結束語

回歸的欲望范文第5篇

 

0 引 言

 

隨著信息化進程的不斷加快，計算機網絡已在各個領域得到廣泛應用，并給人類的生產、生活帶來了極大的便利和巨大的經濟效益;但與此同時，計算機網絡安全問題卻日益突出，如何客觀、科學地評價計算機網絡安全已成為計算機網絡安全研究領域的重要課題。針對此問題，國內許多學者都進行了相關研究并提出了多種評價方法，如層次分析法、模糊綜合評價法、灰色評價法等主觀評價方法[1]。主觀評價法在確定權重時隨意性大，受專家的經驗和知識等因素影響，很難得出被廣為認可的結論。

 

鑒于此，很多學者提出了基于神經網絡的評價方法，并取得了較好的評價效果[2?5]。但是，神經網絡方法存在一些固有的缺點，如網絡的結構不好確定、收斂速度慢、易陷入局部極值、過學習、推廣能力不強和訓練需要大量數據樣本等問題。支持向量機(Support Vector Machine，SVM)是V.Vapnik等人于20世紀90年代在統計學習理論的基礎上發展起來的一種新型機器學習算法，其克服了神經網絡方法很多固有的缺點[6]。它通過結構風險最小化準則較好地解決了以往許多機器學習方法中高維數、非線性和小樣本等難題，具有訓練時間短、全局優化、泛化性能好、適應性強和抗干擾能力強等優點，在預測、模式識別、系統辨識、故障診斷、優化控制和數據挖掘等領域得到了廣泛的應用[7]。

 

支持向量回歸機(Support Vector Regression，SVR)是支持向量機在回歸領域的應用，被廣泛應用于各種預測問題并取得了非常理想的效果。因此，本文利用支持向量回歸機來解決計算機網絡安全評價問題。

 

1 計算機網絡安全評價指標體系的構建

 

建立科學、合理的評價指標體系是進行計算機網絡安全評價的基礎和前提，影響計算機網絡安全評價的因素有很多，并且多種因素相互影響。評價指標過多或過少都會影響評價的效果，評價指標過多，存在重復性，會受干擾;評價指標過少，可能所選的指標缺乏足夠的代表性，會產生片面性。因此，構建計算機網絡安全評價指標體系需要遵循指標體系構建的有關原則。

 

1.1 指標體系構建的原則

 

(1) 系統性原則。指標體系應能全面反映計算機網絡安全的本質特征，指標體系的整體評價功能大于各分項指標的簡單總和。應注意使指標體系層次清楚、結構合理、相互關聯、協調一致，要抓住主要因素，以保證評價的全面性和可信度。

 

(2) 一致性原則。評價指標體系應與計算機網絡安全評價目標一致，從而充分體現評價活動的意圖，所選的指標既能反映直接效果，又要反映間接效果。

 

(3) 獨立性原則。同層次上的指標不應具有包含關系，保證指標能從不同方面反映計算機網絡安全的實際情況。

 

(4) 科學性原則。以科學理論為指導，以計算機網絡安全要素以及其本質聯系為依據，定性與定量分析相結合，正確反映計算機網絡安全整體和內部相互關系的特征。

 

(5) 可比性原則。計算機網絡安全評價的指標體系可比性越強，評價結果的可信度就越大。評價指標和評價標準的制定要符合客觀實際，便于比較。

 

1.2 計算機網絡安全評價指標體系

 

本文在深入分析計算機網絡安全影響因素的基礎上，根據指標體系構建的原則，從管理安全、邏輯安全和物理安全角度出發，構建了如圖1所示的計算機網絡安全評價指標體系。為了便于分析計算，管理安全、邏輯安全和物理安全三個二級指標分別用A，B，C代替，二級指標下的三級指標分別用A1～A4，B1～B9和C1～C6代替。

 

2 計算機網絡安全評價指標的規范化和安全等級

 

在進行計算機網絡安全評價前，必須對通過各種方法得到的指標值進行規范化處理。指標包括定性指標和定量指標。一般來說，定性指標和定量指標的規范化方法有所不同。對于定性指標，由于其可能取值有多種，一般是通過建立一一映射或定性等級量化表來進行規范化;對于定量指標，一般是把指標值映射為上、下限分別為1和0的實數，這種數學變換關系是一個從實數集[R]到[0，1]的函數，稱為指標的規范化函數。

 

定性指標也叫模糊性指標，通過專家打分可以將定性指標轉化為確定指標，這種方法在實踐中經常被采用。定性指標的規范化方法最終歸結為兩種途徑：一是轉化為確定的定量值;二是采用模糊數或區間數的形式表示。

 

本文采取專家打分的方式來評價定性指標，然后將各分值規范化為0～1之間的數值。對于定量指標，考慮到指標體系中的定量指標均為效益型指標，因此可以利用式(1)進行規范化處理。

 

3 支持向量回歸機算法

 

4 基于支持向量回歸機的計算機網絡安全評價

 

模型

 

以上構建了計算機網絡安全評價指標體系，提出了指標的規范化方法和安全等級的劃分方式，在此基礎上，可以構建如圖2所示的基于支持向量回歸機的計算機網絡安全評價模型。

 

5 仿真實例

 

為了驗證所構建的基于支持向量回歸機的計算機網絡安全評價模型的有效性，收集了10組計算機網絡安全相關數據作為樣本，如表2所示。其中前8組數據作為訓練樣本，后2組數據作為校驗樣本。采用Matlab 7.0.1軟件并調用支持向量機工具箱，編寫基于支持向量回歸機的計算機網絡安全評價模型，通過對訓練樣本進行訓練，最終將支持向量回歸機的相關參數分別設置為：不敏感值[ε]=0.001，正則化參數[C=1 000，]徑向基核函數的寬度參數[σ=8]。

 

經過計算，可以得出如表3所示的5～8組訓練樣本的預測誤差，從中可以看出，所建立的基于支持向量回歸機的計算機網絡安全評價模型的訓練效果非常好，4組訓練樣本的絕對誤差均為0.000 1，平均絕對誤差僅為0.022 7%，準確性較高。為了檢驗所建立的評價模型的泛化能力，對后2組樣本進行預測，所得結果和誤差也列于表3。通過計算得到校驗樣本的平均絕對誤差為0.005 8%，遠小于文獻[4]提出的PSO?BP神經網絡模型所預測的平均絕對誤差0.022%，也小于文獻[3]提出的改進型BP神經網絡模型所預測的平均絕對誤差0.01%，這說明本文所建立的評價模型具有較強的泛化能力，預測的準確性較高。

 

6 結 論

 

如何科學有效地對計算機網絡安全等級進行評價，并根據評價結果對安全等級較低的計算機網絡采取有效措施以提高安全等級，最大限度地降低安全風險和可能帶來的損失，是當前計算機網絡安全研究領域的熱點問題。

 

本文針對以往計算機網絡安全評價模型尤其是神經網絡評價模型存在的不足，建立了計算機網絡安全評價指標體系，提出了一種基于支持向量回歸機的計算機網絡安全評價方法。

 

仿真實例的預測結果表明，建立的基于支持向量回歸機的計算機網絡安全評價模型具有較強的泛化能力和較高的預測精度，為計算機網絡安全評價提供了一種新的評價方法。