摘要：在对深度学习算法的设计原理的基础上，对深度学习算法的安全体系结构进行了深入的研究，并对深度学习中的神经网络、卷积运算等关键技术进行了深入的研究，并对其在不同的深度学习方法下的安全态势进行了评价，结果显示：在深度学习环境中，神经网络的隐蔽层能够对输入的信息进行多次的交叉校验，其运算量和运算量都很大，但是其结果精度高，特征信息识别准确，能够准确地识别特征信息，从而用深度学习方法对网络的安全性能进行评价；卷积操作的时参数量少，复杂程度低，且具有良好的输出精度，能够根据计算机网络信息和预测模型的实际分类特征，进行优化策略、信息特征矢量识别、安全态势评估。

关键词：深度学习算法；计算机；安全技术

前言

随着人工智能、因特网和自动识别技术的迅速发展，越来越多的算法如决策树、梯度分类、神经网络、卷积等算法在网络安全领域得到了广泛的应用。与传统的计算机网络安全辨识技术相比，深度学习算法具有分布式结构存储、处理、分类、比对和自动识别等特点，弥补了计算机网络安全管理信息能力、直观、非线性等缺陷，从而提高了数据处理能力和数据信息利用率，拓展了深度学习模式下的计算机网络安全应用领域。为实现计算机网络安全识别管理系统的设计、实现和应用方案提供了科学的依据，为计算机网络安全识别管理系统的设计、实现和应用方案提供了科学依据。

1深度学习算法的网络安全识别管理技术设计

1.1设计原则

为了更好地理解和理解深度学习算法在计算机网络安全管理中的特点和功能，在安全管理中运用科学、直观、安全管理、可扩展等基本原理来实现技术平台的设计和应用。在此基础上，提出了基于深度学习的基础知识，并对其进行了深入的研究。在系统的设计原理上，采用神经网络与卷积操作学习的方式，对网络的安全性进行了预测，并与传统的安全管理方法比较，提出了一种新的基于深度学习的新算法。在信息扩展性上，基于当前的计算机系统，在安全设计时，预先设置了安全保护工具的扩展，从而对新的安全保护态势进行了扩充和升级，从而达到了计算机网络的安全管理的全覆盖。

1.2整体结构

在计算机网络安全管理平台中，主要采用交互式机制来实现解释机制、深度学习方法的推理、共享和共享数据知识；在解释机制上，实现了对计算机网络安全的编码数据的量化评价，并根据评价的结果，对所收集到的数据和情况进行相应的预测；在深度学习的推理机制中，对已抽取的数据进行状态评价，并利用神经网络和卷积算法对当前的网络安全形势进行预测和评价，从而保证网络的安全性。在实现机制的互联互通的同时，利用深度学习算法展现当前的计算机安全形势，增强网络安全管理技术能力。

1.3网络数据安全结构

基于计算机网络的安全认证管理技术框架，进一步分析了与机器学习相比的深度学习算法的特点，并提高了用户和管理者对其在深度学习中的认识。由于网络数据的数据预处理是以大量的数据为基础，在获得网络数据数据后，根据特征参数和网络数据知识建立了基于网络特征参数的深度学习算法（包括神经网络算法、卷积算法），用于评价网络的安全性和态势；通过对大量的数据库进行交叉验证、分类，建立相应的安全管理体系，使计算机网络安全管理的智能化、精确化、安全化。

2深度学习关键技术分析

2.1神经网络技术

神经网络是一种将信息知识获取、分析、预测结合起来的精确预测模型，它可以深入分析浅层机器学习和深度深度学习的特点和复杂性。通过对浅层机器学习和深度深度学习和特征识别的深度分析，利用交叉检验来检验两种学习结果的准确度，与浅层学习法相比，深度学习在Xn层（隐藏层）上进行了多次交叉验证，减少了评价的错误，使得评价更加贴近实际，增强了特征矢量的辨识能力，提高了算法的准确度。为了更好地理解神经网络的深度学习算法的核心内容，从主体的功能出发，分析了深度学习中的人工神经单元，如果在训练和学习过程中，将信息的特征向量引入到输入层，再经过隐藏层的迭代训练、对比分析、交叉验证和分类输出，从而使算法的计算精度得到提高。

2.2卷积运算技术

与神经网络深度学习参数多、网络复杂、训练困难等缺点相比，卷积操作可以降低网络参数，提高网络层次，提高网络的精度。所以，在深度学习中经常使用卷积操作。基于算法的特点，对卷积操作的特征识别过程进行了深入的研究，在输入了计算机数据后，首先对特征矢量进行处理、镶嵌等过程，然后将矢量信息传送到深度卷积层网络中，通过卷积层1、2进行Relu激活函数、动态池化、折叠等方法，使特征参数的简单化，并进行多个卷积操作，提高了学习的精确性；采用全连通层的方法，将卷积操作中的特征矢量信息作为信息安全级别的判别。基于卷积特征操作，利用卷积运算式对卷积方法进行了深入的解析，并对其特点进行了解析。在特征抽取层，由多个特征表面构成，每个特征表面都是前一特征面上的神经元和卷积核，然后通过激活功能进行处理，

3深度学习计算机网络安全技术的实现

3.1网络安全识别技术功能

在保证网络生态系统健康发展、数据信息安全存储等方面，计算机网络安全的实现显得尤为重要。在数据特征矢量预测中，深度学习具有多重迭代、多次交叉验证等优点，从而在预测与评估中实现了以下几个基本步骤：1）利用特征矢量获取、预测与评估、安全警示等功能，对数据进行特征向量筛选、数据降维分析；2）将所选择的数据信息特征元素引入到多个反复验证的神经网络预测评价模型中，并结合计算机数据信息的特征向量进行分析和抽取；3）利用深度学习的神经网络模型对其进行评价和分析，获得特征元素的值，从而达到检索、分析、提示和预警的目的。

3.2表征、度量学习

表征学习是对所获取的信息进行再辨识，而测量学习则是对网络数据的错误程度进行测度，从而说明了网络数据的表征学习与测度学习是信息安全诊断与预警的重要环节。然后利用表征学习和测度学习对网络的安全进行了指导。在对单个计算机网络进行特征训练时，通过深入的特征矢量比对，可以有效地提高信息的识别准确率，加强网络的安全管理，并能有效地减少网络的安全管理。

3.3安全态势评估

计算机网络安全评价是对网络安全状况进行评价和分析预测的成果。在此基础上，采用神经网络和卷积操作的方法，对网络的安全数据进行了训练，并对其进行了仿真，并对其进行了仿真，并对其进行了仿真，最后，利用神经网络的学习方法和卷积操作方法，对当前的网络安全状况进行了评价，并根据其分类，提出了一种有效的管理与治理策略，并在实现高质量、高规范的安全效果评估分析上，加强计算机网络的信息安全，增强网络的安全管理技术与能力。

结语

针对在机器学习运算过程中，由于缺乏对网络信息数据的安全性检验结果的认识，本文提出了一种基于神经网络、卷积运算的深度学习方法，并对其进行了深入的分析，得出了如下的结论：在深度学习环境中，为了提高数据特征矢量的识别准确率和准确度，对输入的数据进行多次的交叉验证，从而提高了网络的安全性和可靠性。卷积操作具有参数少、复杂程度低、输出准确率高、能够有效地完成计算机网络的信息和预报模型的分类特性，提高了信息特征矢量的辨识准确率，从而促进了决策的制定。

参考文献

[1]赵辉.入侵检测在机器学习和深度学习中的发展[J].现代计算机，2022，28（13）：62-66.

[2]袁炳夏.深度学习算法下的计算机网络安全性探究[J].网络安全技术与应用，2022，（04）：39-41.

[3]产院东，郭乔进，梁中岩，胡杰.基于深度学习的入侵检测综述[J].信息化研究，2021，47（04）：1-7.

作者简介：李讯（2003.6—），女，汉族，山东滕州，本科，研究方向：深度学习