基于計算機技術的無線通信網(wǎng)絡安全風險預測研究

梁振宇

摘 要：隨著我國科技水平的不斷發(fā)展進步，計算機技術及無線通信技術已經(jīng)融入日常生活中，極大地提高了人們的生活質量與生產(chǎn)工作效率。在此背景下，人們對無線通信以及計算機系統(tǒng)中的網(wǎng)絡安全問題愈發(fā)重視。基于此，本研究為探究最小二乘支持向量機算法下的無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測模型的精確性，通過對該模式與傳統(tǒng)模式下的無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測模型進行對比分析，以此對本研究提出的無線通信網(wǎng)絡安全風險預測模型的實際使用效果進行分析。試驗結果表明，該風險問題預測評估模型具有良好的精確性與實用性，為無線通信技術安全風險研究人員提供一定的參考依據(jù)。

關鍵詞：風險預測;網(wǎng)絡安全;無線通信;計算機技術

中圖分類號：TN915.08 ? ? 文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1003-5168（2022）10-0016-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.10.003

Research on Security Risk Prediction of Wireless Communication

Network Based on Computer Technology

LIANG Zhenyu

（Baise Senior Middle School，Baise 533000，China）

Abstract：With the continuous development and progress of social science and technology in China，computer technology and wireless communication technology have been deeply integrated with daily life，which has greatly improved people's quality of life and production efficiency.In this context，people pay more and more attention to wireless communication and network security of computer system. Based on this，this study in order to explore the accuracy of the wireless communication network security risk assessment and prediction model under the least squares support vector machine algorithm，this study demonstrates and analyzes through international cases，compares it with the traditional wireless communication network security risk assessment and prediction model，and summarizes the actual application effect of the wireless communication network security risk prediction model proposed in this study.The experimental results show that the risk prediction and evaluation model has good accuracy and practicability，which hopes to provide some reference for researchers of security risk of wireless communication technology.

Keywords：risk prediction;network security;wireless communication;computer technology

0 引言

社會科技與經(jīng)濟水平的快速發(fā)展促使人們對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的安全提出了更高的要求。通信網(wǎng)絡作為城市虛擬化建設的重要組成部分，與人們的生活和工作息息相關，如何構建科學高效的無線通信網(wǎng)絡安全評價模型已成為重點研究內(nèi)容。隨著信息化的發(fā)展，我國已步入5G通信時代，網(wǎng)絡系統(tǒng)結構等方面發(fā)生較大變化，通信網(wǎng)絡安全問題不僅會對用戶體驗產(chǎn)生影響，還會對地區(qū)網(wǎng)絡安全造成威脅，從而影響地區(qū)經(jīng)濟。

1 無線通信網(wǎng)絡結構與安全風險概述

現(xiàn)階段，無線通信網(wǎng)絡可分為固定網(wǎng)絡與移動網(wǎng)絡兩種。其中，固定網(wǎng)絡是指固定有線的電話網(wǎng)絡，包括寬帶網(wǎng)絡和電話網(wǎng)絡;移動網(wǎng)絡是指互聯(lián)網(wǎng)與移動通信結合的通信網(wǎng)絡技術。隨著我國進入5G通信時代，移動網(wǎng)絡在社會發(fā)展中占據(jù)的地位也越來越重要。從本質上講，移動網(wǎng)絡是通過保障無線通信網(wǎng)絡暢通來提供更高質量的網(wǎng)絡服務，從而實現(xiàn)超遠距離的通信傳輸，其存在著一定的有線傳輸，包括光纜傳輸與電纜傳輸。從結構上來看，無線通信網(wǎng)絡包括核心網(wǎng)和接入網(wǎng)。核心網(wǎng)將用戶的請求數(shù)據(jù)傳遞到不同網(wǎng)絡系統(tǒng)中，承擔著管理員的責任。核心網(wǎng)包含移動網(wǎng)、傳輸網(wǎng)、數(shù)據(jù)網(wǎng)、承載網(wǎng)、交換網(wǎng)等。交換網(wǎng)由電路域、EPC及分組域等結構組成，各結構之間相互協(xié)調配合，從而實現(xiàn)對不同用戶數(shù)據(jù)連接、綜合管理及業(yè)務承載等功能[1]。接入網(wǎng)是相對核心網(wǎng)而言，通過網(wǎng)絡用戶與交換機之間進行有效的通信溝通，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的交互。接入網(wǎng)是確保用戶能夠將自身請求信息發(fā)送到核心網(wǎng)的重要保障，其作用相當于服務大廳，用戶請求的信息只有進入服務大廳后才能進入下一步程序。從理論角度來講，通過核心網(wǎng)與接入網(wǎng)即可實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡的應用，但是從實際角度來說，要想實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的有效傳輸，還要有承載網(wǎng)、傳輸網(wǎng)等網(wǎng)絡系統(tǒng)的輔助。承載網(wǎng)介于交換機與接入網(wǎng)之間，主要負責對語音等數(shù)據(jù)業(yè)務進行傳輸。傳輸網(wǎng)主要對不同地區(qū)的信息進行有效傳輸和連接，是實現(xiàn)遠距離信號數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹匾Ｕ稀?/p>

對無線通信網(wǎng)絡風險進行分析預測，能夠使人們深入理解和認知風險，同時能幫助人們判斷風險問題是否得到有效的解決，依據(jù)分析預測結果制定更為科學合理的保障措施。對無線通信網(wǎng)絡進行分析可以從以下兩方面進行。

①通信網(wǎng)絡系統(tǒng)風險分析。復雜的無線網(wǎng)絡系統(tǒng)及多元化的網(wǎng)絡服務需求導致無線通信網(wǎng)絡產(chǎn)生“潮汐效應”。人流量過于密集的區(qū)域，由于該區(qū)域的無線網(wǎng)絡容量有限，在高峰階段網(wǎng)絡質量與傳輸效率等受到干擾，導致用戶體驗感較差?，F(xiàn)階段，無線通信網(wǎng)絡由光傳輸系統(tǒng)、電源系統(tǒng)及基站系統(tǒng)等構成[2]。其中，電源系統(tǒng)是確保整個無線通信網(wǎng)絡能夠正常運行的基礎，所以要確保通信電源的穩(wěn)定性、安全性及可靠性[3]。

②無線通信網(wǎng)絡安全風險分析。與有線網(wǎng)絡相比，無線通信網(wǎng)絡具有更加包容與開放的網(wǎng)絡信號，能為用戶提供更加方便的通信服務，但也增加了潛在風險，如信息監(jiān)聽、數(shù)據(jù)泄露等。無線信號竊聽是無線通信網(wǎng)絡中常見的安全風險問題，即用戶基礎身份信息、數(shù)據(jù)信息、無線信息等被第三方竊取得到;假冒攻擊是盜用者將用戶的身份信息進行攔截后，冒用其身份進行其他操作;信息數(shù)據(jù)篡改是攻擊者通過一系列的手段進入到用戶無線通信網(wǎng)絡中，并對其相關信息數(shù)據(jù)進行隨意修改。

2 無線通信網(wǎng)絡安全風險等級

在對無線通信網(wǎng)絡安全風險問題進行評估預測時，需要了解現(xiàn)階段無線網(wǎng)絡中的基礎情況，如無線通信網(wǎng)絡中的后門數(shù)量、安全漏洞數(shù)量及系統(tǒng)被攻擊次數(shù)等。可利用最小二乘算法進行分析，以此收集整合安全指標數(shù)據(jù)。無線通信網(wǎng)絡安全等級可劃分為很高a、高b、中等偏上c、中d、中等偏下e、低f、很低g，依據(jù)相關數(shù)據(jù)計算分析結果及相關指標規(guī)定進行評估預測[4]。在對無線通信網(wǎng)絡安全風險問題進行預測時，依據(jù)一定比例采用隨機選擇法進行樣本集選擇，構建無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測模型，在試驗測試中對樣本數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，剩余數(shù)據(jù)則作為對比測試樣本，以此對模型的可行性與實用性進行科學驗證。

3 無線通信網(wǎng)絡潛在安全風險分析

最小二乘支持向量機算法是一種用于數(shù)據(jù)分析的方法。在樣本集數(shù)據(jù)中，用Xa代表第a個樣本的輸出向量值，用Ya代表該樣本的期望輸出值，用N代表樣本總數(shù)量，以此為基礎構建算法公式，見式（1）。

[F（X）=ωTφ（X）+b]? ? ? ? ?（1）

式中：[φ（X）]為該計算公式的變換函數(shù);b為該函數(shù)的閾值;ω為超平面的權值向量。為了確保能夠有效應對結構風險問題，將風險影響降至最低，可以將式（1）進行等效轉化，見式（2）。

[minJ（ω，ξ）=1/2ωTgω+1/2γi=1Nξ2tYi=ωTgφ（Xi）+b+ξi，i=1，2，...，N]? （2）

式中：ζ為松弛變量;γ為正則化參數(shù)。通過式（2）能夠求得對應的等式約束及具體約束條件，利用拉格朗日算子α能夠創(chuàng)建出拉格朗日方程式。通過對拉格朗日方程式進行分析發(fā)現(xiàn)，如果想要確保函數(shù)能夠求得最小值，則需要對b、ω及ζ等參數(shù)進行偏導數(shù)計算，同時將偏導數(shù)的實際數(shù)值控制為0?？衫脴嫿ê撕瘮?shù)K（X，Xk）的方法構建出最小二乘算法的決策函數(shù)公式，見式（3）。

[F（X）=i=1mαk×K（X，Xk）+b]? ? （3）

式中：m為該函數(shù)支持向量的具體數(shù)量。通過對最小二乘算法的決策函數(shù)公式進行計算，進而求得最小二乘算法。

4 無線通信網(wǎng)絡安全風險預測模型

通過問卷調查法收集整合安全風險評價預測初始數(shù)據(jù)信息，問卷調查對象是無線通信網(wǎng)絡安全工作人員，以此能夠快速收集到部分不容易發(fā)生變化的影響因子信息數(shù)據(jù)[5]。共發(fā)放N份行業(yè)調查問卷，在考慮影響因子的情況下，選擇7種安全風險等級，且將每一項等級的具體問卷數(shù)量假設為Na、Nb、Nc、Nd、Ne、Nf、Ng，此時風險數(shù)值計算公式見式（4）。

Dc=（Na/N）×a+（Nb/N）×b+（Nc/N）×c+（Nd/N）×d+（Ne/N）×e+（Nf/N）×f+（Ng/N）×g? ? ? （4）

式中：Dc代表風險數(shù)值。在此基礎上，對權威嚴謹?shù)姆治鼋Y果數(shù)據(jù)、歷史信息數(shù)據(jù)及專業(yè)專家提出的經(jīng)驗等內(nèi)容進行整合分析，對調查問卷方法中的不足之處進行強化調整。本研究的無線通信網(wǎng)絡安全風險問題共有5位專業(yè)學者進行評估分析，Ca～Cg為第一到第七項聚類指標影響因子，評估分析結果如表1所示。

可用Ba（Ca，Cb，Cd）表示聚類指標，該聚類指標各項子因素的權重為WBa=[0.142，0.572，0.287]T，即依據(jù)不同專業(yè)學者的聚類指標Ba來確定不同風險評估分數(shù)，同時將其以數(shù)據(jù)信息評價矩陣D的形式表現(xiàn)出來，見式（5）。

D=（dij）n×m，i=1，2，3，...，n;j=1，2，3，...，m （5）

式中：dij代表第i項因子的風險數(shù)值。

構建最小二乘支持向量機的無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測模型流程如下。①采集信息數(shù)據(jù)，將其整合為訓練樣本集。②將訓練樣本集輸入到最小二乘支持向量機中進行參數(shù)運算。③判斷其參數(shù)是否處于最優(yōu)狀態(tài)，如果是，則將其輸入無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測模型中進行詳細計算;如果不是，則采用粒子群優(yōu)化算法對其進行運算，在優(yōu)化后再次輸入最小二乘支持向量機中進行判斷。④將測試用樣本集數(shù)據(jù)輸入無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測模型中進行運算。⑤將兩種預測結果進行對比分析，以此判斷哪種風險預測模型的實際應用效果更加良好。

5 無線通信網(wǎng)絡安全風險預測

為進一步加強最小二乘算法中的收斂效率，促使系統(tǒng)能夠深化自主學習效率，可以對安全風險等級參數(shù)指標進行歸一化處理，見式（6）。

Y=（Y-Ymin）/（Ymax-Ymin）? ? ?（6）

式中：Y為安全風險等級參數(shù);Ymin為無線通信網(wǎng)絡中最小值的安全風險等級指數(shù);Ymax為無線通信網(wǎng)絡中最大值的安全風險等級指數(shù)。此處主要應用粒子群優(yōu)化處理算法對正則化參數(shù)γ及核參數(shù)σ進行優(yōu)化，以此確定最小二乘算法中的支持向量機參數(shù)[6]。通過對現(xiàn)階段無線通信網(wǎng)絡中潛在的安全風險問題進行預測評估，可以對發(fā)現(xiàn)的潛在問題進行有效改進，以此實現(xiàn)提前規(guī)避相關風險問題。

6 試驗論證與總結分析

6.1 試驗論證

為了驗證本研究提出的無線通信網(wǎng)絡安全風險問題評估預測方法的可行性與實用性，通過與傳統(tǒng)向量機的無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測方法進行對比。無線通信網(wǎng)絡的樣本見圖1。

為確保本次對比試驗的精確性，盡可能降低試驗數(shù)據(jù)的誤差，本次試驗共進行5次模擬仿真試驗。每次模擬試驗是在容量為200的基礎數(shù)據(jù)庫中隨機選擇50個數(shù)據(jù)作為訓練樣本數(shù)據(jù)，使用支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)及最小二乘向量機等進行對比試驗，同時將每次試驗結果數(shù)據(jù)進行有效統(tǒng)計。試驗結果如表2所示。

6.2 試驗結果分析

對上述試驗結果數(shù)據(jù)進行分析能夠發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測的精確度相對較低，且整體穩(wěn)定性相對較差。傳統(tǒng)方法是以經(jīng)驗安全風險最小化的基礎原則進行模型構建的，該方法構建的預測評估模型的整體穩(wěn)定性較差，導致在實際應用中無法快速有效地獲取理想狀態(tài)下的風險預測評估結果。

本研究提出的新型無線通信網(wǎng)絡安全風險評估預測法與傳統(tǒng)方法相比，評估預測的綜合精確度更高。主要是因為該模型應用了最小二乘支持向量機算法，能夠實現(xiàn)對無線通信網(wǎng)絡的安全風險問題評估預測方法精確度進一步加強，其構建原則為結構風險最小化原則，能夠對網(wǎng)絡中安全風險問題進行有效描述，以此降低風險預測評估的誤差值[7]。同時，最小二乘支持向量機的整體預測評估精確度要明顯高于傳統(tǒng)的支持向量機，這是由于最小二乘支持向量機具有更加良好的應用效果，彌補了傳統(tǒng)支持向量機的不足與缺陷，具有更加優(yōu)秀的建模效果。

本研究對無線通信網(wǎng)絡安全風險問題的訓練時間并未進行具體詳細的試驗測試，因此對兩種評估預測方法具體預測效率的差異性不能進行有效評估。本次試驗測試結果僅供參考，深入研究分析還有著較大的空間。

7 結語

目前，無線通信網(wǎng)絡已融入人們的日常生活與工作中，極大地改變了人們的生活方式。然而，無線通信網(wǎng)絡也為部分非法分子提供了可乘之機，其利用各種非法手段對無線通信網(wǎng)絡進行攻擊，從而竊取用戶的重要數(shù)據(jù)信息。因此，現(xiàn)階段的無線通信網(wǎng)絡在創(chuàng)新發(fā)展過程中必須重視安全問題。本研究針對現(xiàn)有的無線通信網(wǎng)絡安全風險問題預測評估模型中存在的精確度不高等問題進行分析，提出了基于計算機技術的無線通信網(wǎng)絡安全風險問題預測評估模型，并通過試驗測試證明了該模型的實際應用效果，以此希望能為行業(yè)人士研究提供一定幫助。

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