摘 要：如果计算机网络保护系统存在漏洞，这将不可避免地导致计算机的工作环境复杂，并有泄露计算机内部数据的风险。计算机网络系统可能构成安全隐患，如犯罪分子通过技术手段入侵计算机网络系统，这将导致计算机数据丢失。使计算机安全系统受到影响。在此过程中，要分析攻击行为是否为独立事件。执行对应的权限升级工作，若考虑病毒或网络攻击的规律性，可以总结规律，从而对该病毒种类制定对应的措施。计算机网络安全人员要对攻击路径、攻击目标等进行计算，并根据结果找出潜在的漏洞位置进行修复。要想提高安全性能，使用TCP/IT协议，对已有的计算机网络安全性能展开分析研究，使计算机运行效率更稳定。

关键词：深度学习；计算机网络；安全技术；研究分析

一、深度学习算法的计算机网络安全特征

计算机网络安全设计原则要具有科学性、直观性的特征，因此深度学习方法以及识别管理核心技术，要通过神经网络、卷积运算学习方法强化网络安全识别能力。在设计原理上与传统设计方法相比，这种新的深度学习算法可以提高安全精度，其准确性以及预测效率得到提高。在可拓展性方面，机器根据计算机系统的现状，在安全设计中还可额外的添加工具拓展栏，保障对应功能得到拓展的升级，使管理系统有效覆盖。在深度学习的背景下，识别计算机网络的安全性应该开发适当的过程来获取和共享数据。每个模块及其重要组件都可以量化计算机网络中编码的数据并预测已知的评估结果和数据。至于深度学习方法的推理机制，应在所选部分数据的基础上创建相应的数据表，以保证计算机网络的安全性。

二、深度学习计算机网络安全技术强化路径

（一）网络安全识别技术

考虑网络安全识别技术的特点，要达到网络信息数据安全储存要求。因此，在数据特征向量以及信息预测评估中，要求具有多次迭代、多次穿越和检查的优点，其评价功能必须执行这三个过程：

1.实现函数向量的获取和数据信息的预测和评估，开发适当的安全预警功能，并确保检查函数向量和分析计算机数据的过程是合理的。

2.导入已建模型的数据并完成迭代。通过多次交叉核对，通过实现对计算机数据的深度学习，还可以提取和分析已知的数据信息和函数向量。

3.深度学习和神经网络模型中进行评估时，所获得数据特征的准确性较高，但仍需要对函数值结果进行统计。然后获取和分析计算机网络的安全信息，实现提示、预警、验证的全过程。

（二）表征、度量学习

在神经网络的深度学习中，表示将实现对收集到的数据的重新分析；测量学习测量网络数据信息中错误距离，显示两者之间的平衡，实现信息安全的诊断和关键字的提示和警告的填充。基于现有的基础，其基础是代表性学习和度量指标，网络安全旨在教授有关所获得的单个计算数据的功能。通过对函数向量对比的详细分析，不仅可以非常准确地执行最终结果，还可以最大限度地减少计算机网络安全管理中可能出现的相应问题。度量学习与函数向量有着根本的明显区别，将输入图像信息计算为对象时，同一 ID 设备上两个之间的距离或两个不同 ID 之间的距离被扩展。建立对应的相似度公式以及特征相似值，进一步对采集到的数据实现传播优化。

（三）安全态势评估

安全态势评估可以显示安全管理姿态评估结果和最终分析预测结果，神经网络和卷积运算的深度学习，进而确定验证数据的及时性。可以训练网络安全系统的识别能力，当检查结果与实际结果存在一定偏差时，神经网络学习算法会在深度学习的上下文中调整偏差值。合理评估计算机的安全状况并制定适当的安全级别。实施计算机网络安全管理策略，提高安全管理能力和技术标准。高质量的计算机网络管理系统可以实时优化计算机网络运行中的各种问题。例如，对计算机网络故障建立监控平台，完成故障数据搜集管理。该管理方式能够缩小故障出现的范围，进而在短时间内能够对故障系统进行精准处理。在核心交换机中，安装对应的监控软件，还可以将反馈结果整合至对应的监管平台。保障对交换机进行合理处理，通过多角度的分析，使最终的预测结果有科学性、时效性。

（四）计算机网络拓扑结构模型

计算机网络安全是很多企业和国家都想要实现的目标，使用数学方法，根据实际情况选择合适的数学模型，模型的拓扑基于计算机网络设备的结构和功能。必须找到其主要操作模式并连接多个设备，以确保信息数据的安全性。不同领域的人们对计算机网络系统的安全要求有不同的要求和不同的优先级。在网络系统中，需要一定质量的介质来存储和传输信息数据。各种计算机设备通过虚线连接，以提高安全程度。如果犯罪分子想利用技术手段闯入系统，就必须找到进入系统的入口点，突破防护屏障。并增加攻击的严重性，干扰网络安全。病毒不仅会造成个人信息泄露，未来还可能被重新入侵，影响消费者或经济社会舆论。相关人员需要结合现状，分析攻击路线，研究攻击者的目标，然后结合其他模型来有效准确地发现漏洞。

结束语

综上所述，基于深度学习算法基础，可以在日常工作中对计算机网络安全功能进行完善，提高其运行效率。从计算机网络安全的性质、数据安全、网络发展以及管理等方面出发，使相关人员意识到网络安全的重要性，主动对其进行维护。在深度学习背景下，神经网络隐藏层可以对已输入的信息进行验证，增加识别精度以及结果精度。在卷积运算时，可以完成计算机网络数据量的采集以及预测模型的建设，制定优化策略。

参考文献

[1]刘雯怡.计算机网络安全技术在维护网络安全中的应用研究[J].网络安全技术与应用，2022（4）：168-169.

[2]柳润琴.计算机网络安全技术与应用研究[J].中国新通信，2022，24（17）：119-121.