网络资产评估范文第1篇
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软文推广如何评估软文营销广告的效果
我们只知道软文是有效果的，这个效果的概念是相当模糊的。很多人一直在说要数字化来评估seo的效果，软文又何尝不需要数字化来评估其效果呢?那么我们可以从哪些方面来评估呢?
软文评估指标
1、转载率
软文只有被转载后，它的效果可以说才是最大化的。但有个前提那就是转载我们软文的人，保留了我们的版权链接。但有些站长的劣根性，注定了他喜欢窃取别人的劳动成果的。所以，这个转载率，不是指文章被多少个站点转载了。而是被多少个站点转载后，留了版权链接的个数。比如，文章被转载了100次，留了链接的有25个，那么我们的转载率就是25%了。在这里也顺便鄙视下一些站长，他转载我们的软文后，不但不留我们的版权链接，反而放上他自己的站点，再把文章发到大型站点去让其它的人转载。被他这样做了之后，导致搜索引擎都难以判断这篇文章到底算哪个网址的创作了。个人认为，这种情况是最恶劣的，希望正直的站长以后再也别这样做了，否则，你永远也只能做个窃取被人劳动成果的“小偷”而已，你成不了什么大事，话题有点扯远了。个人认为这个转载率能达到25%就基本算是一篇成功的软文了。
软文评估指标
2、被浏览的次数
大家都知道，一篇文章在A5发布之后，是能看到浏览次数的。如果一篇软文没有被推荐到首页，个人认为，能有300次的浏览量就是一篇相当不错的软文了。因为没推荐到首页，那就只能在软文对应的那个栏目里去浏览。如果说前100次的浏览是一批习惯阅读的人点击的话，那么后200次浏览，就是因为你的标题吸引了其它人。可见，一篇软文的标题的重要性。 往上推软文城
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软文评估指标
3、被顶踩的次数
有顶就有踩，A5的首页有个区域是按顶踩的次数来排序的。个人认为，我们自己写的软文，如果顶踩之和能达到20次，就说明这篇软文是成功的，因为有了20次的顶踩一般文章就能上排行榜了。
软文评估指标
4、被评论的次数
现在不知道是我们越来越懒，还是不知道去如何评论。个人感觉，不管文章好坏，要想让别人去发表评论是非常难的。所以，如果一篇文章有3个人评论过，并且评论不是发的广告的话。那么这篇软文就是一篇相当好的软文了。
以上4点是从软文本身来数字化评估其效果。那么版权链接对应的那个站点可以从哪些方面来数字化评估呢?
软文评估指标
1、网站的收录速度
如果我们是新站或者小站去写软文推广，个人感觉到最强烈的一个变化那就是网站的收录速度变快了。没写软文前，搜索引擎收录要靠定期的更新才释放出我们的页面，而一般经过写软文之后，网站一般都能达到当天发布当天收录的速度。所以如果你的网站有这样的变化了，说明软文的投递是成功了。当然，这种情况，一般是几篇软文投递之后才会产生的变化。
软文评估指标
2、直接输入网址的流量
由于软文里的链接变成纯文本了，别人无法从软文里直接点击链接来到我们的站点。这个时候，我们往往会发现，有很多人通过直接输入网址来到我们的站点了。比如以前直接输入网址一直是5个IP，而通过写一篇文章后，文章投递的前几天里每天都有15个直接输入网址的IP，等于是增加了10个新IP，那么个人认为这篇文章是算成功的了。
软文评估指标
3、非原创收录概率 往上推软文城
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就是我们站点的内容一般都是复制别人的。一般写软文推广前，我们的内容都是不被收录的，或者说收录的概率非常低。比如，我们发了10篇文章，收录了2个页面。而通过软文推广之后，能达到5个页面，那么这些软文就算是成功的。
软文评估指标
4、纯文本网址的个数
所谓纯文本网址的个数，就是通过在搜索引擎里，直接输入我们的网址，看搜索引擎找到了多少个页面。这个数值在先期一般是软文被转载留了版权链接的页面的个数，而当我们投递多篇文章之后，有很多人会自发地为我们创造纯文本内容的。比如有的人给我们加到一些文库里，有的人在whois这样的查询站点里搜索我们的网址，有的人查询我们的alexa排名等等。这个数字也很好评估，比如每篇软文算25个留了版权链接的转载，那么10篇软文应该有250个。那么写10篇软文后，1个月内纯文本网址的个数达到600个，个人认为这些软文是相当成功了的。因为除了转载的，还有软件或工具或蜘蛛在给我们自动制造了350个包含我们网址的页面了。说到软件工具，个人给大家推荐一款做纯文本网址非常厉害的外链工具skycc组合营销软件。笔者有个小站使用这个软件之后有效的纯文本网址在1个月内达到几千之多，并且能广泛地分布在不同的站点里。非常有效还不会被搜索引擎发现作弊。
网络资产评估范文第2篇
一、2016年一季度网络运行状况
我单位是信息网络安全管理主管部门，随着矿井巷道及采区的不断延伸，信息化投入的不断加大，我单位更加注重加强网络安全管理以及网络设施的规划建设、维修维护等具体工作，落实工作责任，加强日常监督检查，网络运维状况良好各信息系统运维正常。
二、安全制度与落实
1、结合集团公司《信息网络安全管理办法》和《网络安全管理办法》，对网络安全、内部电脑、机房管理、计算机操作人员行为等各方面都作了详细规定，进一步规范了我矿信息网络安全管理工作。
2、各单位上网为实名制上网，均采取IP地址和计算机MAC地址绑定。并详细记录使用人的使用地点、联系电话，做到一有问题及时通知。
三、网络设备配置与管理
我单位中心机房配置两台Cisco 6509核心交换机，采用了虚拟化(VSS)技术将两台交换机组合为单一虚拟交换机，从而提高运营效率、增强不间断通信;在一通三防楼布置一台联想8812E汇聚交换机负责整个北部区域的网络覆盖;各楼宇大部分均采用了Cisco2960与联想天工iSpirit 2924G智能交换机对网络安全进行管理。
1、启用了防火墙设备，对互联网有害信息进行过滤、封堵，长期对防火墙进行检查维护;
2、对我单位东五楼、西六楼、一通三防办公楼、热电冷、物供部等重点办公区域、楼宇进行了双链路链接;
3、定期对中心机房服务器的系统和软件进行更新，对重要文件、信息资源做到及时备份，数据恢复。
四、各系统硬件设备的维护护
2016年5月1日-5月11日按照集团公司统一部署我矿进行了停产检修计划，在此期间我单位组织相关人员对网络中心机房核心交换机、服务器、工控机等网络硬件设备进行了逐台下架清理维护，并对有关服务器设备进行了系统升级、数据备份，对于设备出现的故障显示及时进行了排查处理，确保检修结束后各系统能够正常运行满足矿井生产需要;中心机房每台服务器都安装了防病毒软件，系统相关设备的应用一直采取规范化管理，硬件设备的使用符合国家相关产品质量安全规定，硬件的运行环境符合要求，各系统系统安全有效。
网络资产评估范文第3篇
近年来，中国电信深度参与重庆5G建设，用技术实力不断刷新城市生活，让城市更智慧，让生活更美好，助推重庆全面进入“5G时代”。
2020线上智博会期间，中国电信按照“线上线下、虚拟现实”理念，集中展示行业领先黑科技。同时，以“5G智领未来·共筑美好生活”为主题，展示5G+云领未来、智慧城市、智家未来及网络强国4个板块，展现中国电信在5G+、大数据、智慧城市、智能制造、网络安全等领域的最新信息化成果。
5G+云领未来新基建为载体，不断创新发展模式
作为信息社会的基石、数字经济的支撑，“新基建”将进一步助力我市经济结构调整和新旧动能转化，推动经济高质量发展。重庆电信践行新发展理念，加快“新基建”建设，助力重庆经济实现高质量发展。
重庆电信今年投资27亿元专项资金，上半年完成10000个基站及配套设施建设，实施主城都市区及区县城区室外连续覆盖，具备5G SA网络商用能力。同时，在已实现全市城市区域千兆网络覆盖的基础上，持续加大10G PON网络建设，加速推进我市全面进入光网时代。
以“新基建”为载体，重庆电信近年来不断创新发展模式。
车联网是利用高速稳定的无线网络技术，将车辆行驶速度、车辆状态、车辆位置、车内电器、路面情况上传至云服务系统，实现人、车、路、云之间数据互通的数字化车辆控制系统。
去年5月15日，重庆电信、大唐移动、中国汽研三方合作的5G智能网联汽车试点项目在中国汽车工程研究院园区正式发布。这是重庆首次发布的5G远程驾驶一期成果，也是全国首个城市交通场景下的5G远程驾驶应用示范。
5G时代，重庆电信全面加强车联网布局，联合中國汽研将5G端到端网络切片在业内首次应用到车联网领域，实现运营商5G网络的差异化服务能力与行业客户个性化网络需求的完美结合，为客户快速提供个性化的高价值服务。
在2020线上智博会自动驾驶挑战赛中，重庆电信首次启用了硬切片方案，实现从无线侧到传输承载侧、再到5G核心侧的端到端定制化网络，最大程度保障了比赛的顺利进行。同时，重庆电信还展示了切片运营管理系统，通过可视化的运营平台，不仅可以做到网络质量的实时监控和展现，还为用户提供全程自助式网络切片订购服务。
除了自动驾驶，在5G开启的全新智能时代，重庆电信还致力于在5G+教育、5G+医疗、5G+工业、5G+金融等领域持续发力。
如重庆电信联合重庆国际复合材料股份有限公司，打造5G+工业互联网在新材料产业的先导应用示范项目。项目涵盖企业5G内网、工业高清视觉质检、AGV智能运输等内容。
重庆电信与重医附一院及相关单位通力合作，利用电信网络5G速率低延迟技术优势结合智能远程会诊系统，疫情期间，5G远程会诊顺利支撑重医附一院与湖北前线医疗人员进行远程诊疗。
重庆电信联合保税港管委会、重庆飞力达供应链管理有限公司、邮电大学、庆铃汽车等多方，按照“产、学、研、政”结合的方式，共同构建5G融合车联网创新生态圈，在保税港空港园区打造了国内首个5G+智慧共享物流应用落地暨空港工业园区智慧共享物流中心。
智慧城市5G逐步融入社会生活
中国电信发挥5G优势，助力智慧城市发展，利用最新科技与公众共筑美好生活。
2019年初，重庆电信与渝中区政府签订合作协议，共建“文商旅城”5G融合应用示范高地，在解放碑、中山四路—人民路环线、洪崖洞等实现了5G覆盖，群众可以在相关区域通过WiFi进行体验，预计将于2023年底在渝中区实现公共区域5G网络全覆盖。
重庆电信还携手渝中区，在解放碑商圈大力开展“智慧商圈”建设，依托电信5G和大数据建设3D可视化大数据平台，为商圈提供楼宇信息采集、精准智慧招商、线上消费引流等服务。
重庆电信结合中国电信、阿里巴巴、腾讯信息数据，通过大数据、云计算等技术建设，为商圈提供各类辅助决策信息。大数据平台可查看商圈实时进出人数、人群热力分布等信息，对人流过于密集的情况实施告警、客流控制和疏导进行辅助；通过大数据分析，展示商圈游客的消费偏好、性别比例、职业分布等，为商圈发展、精准营销提供决策依据；对商业楼宇企业及品牌、经营情况，有针对性收集并进行大数据分析，对楼宇空置率、财务信息进行分类展示，帮助商圈企业经营发展及招商。
去年8月，重庆电信首个智慧小区示范项目——永川银山源智慧小区亮相，将物联网、云、人工智能等新技术运用其中，实现了公安消防、市政管理和民生社区服务三大类应用。
通过智能门禁人脸识别系统、智能充电桩、智能井盖、智能消防栓、智能路灯、智能分类垃圾桶、智能电梯梯控系统、智能烟感系统、一键NB报警器、高空抛物监测以及智慧生活小站等10余项智能硬件设备，让小区既智慧又环保。其中社区电子通行证、体温监测、视频监控、车牌识别、智能门磁、智能云广播、安全充电插座、燃气报警器等在内的智慧化社区服务，可快速补齐社区信息不全、数据孤岛、技术集成能力弱、网格职能不清晰、运营人员不足等诸多短板，提升社区智能化水平，实现社区精细化管理。
智家未来科技赋能提升群众“三感”
随着通信技术的发展和人民群众对美好生活需求的不断提升，家庭已经进入智慧时代。中国电信通过提供高速上网、贴心服务、透明消费，提供高清视听、游戏娱乐、智能可控等优质服务，全方位保护终端安全、数据安全和个人隐私，不断提高人民群众获得感、幸福感、安全感。
“小翼管家”是中国电信推出的面向智慧家庭用户的APP。作为中国电信智慧家庭的统一入口，小翼管家身兼智能宽带、智家平台、智能应用、智能安全、智能服务于一身。
众所周知，当下不同厂商的智能设备之间存在不兼容的尴尬局面，消费者不得不下载各自的软件才能支撑设备运转。
“小翼管家”打破这种家庭终端孤岛化现象，实现跨品牌、跨设备的操控和场景化联动，只需“小翼管家”一个APP在手，便可控制全屋设备。在APP“智能家居”板块，用户可个性定制生活场景，设定每个场景下控制的智能设备——清晨起床，窗帘、灯光自动开启；离家工作时，室内灯光、窗帘、空调自动关闭，水浸报警器、烟感报警器待命，扫地机器人开始工作；晚上回家，空调提前调至合适温度、远程遥控智能电饭煲；睡眠场景下，灯光自动关闭、窗帘落下、加湿器开启，安然入睡。智慧生活就是如此简单而美好。
重庆电信相关负责人介绍，目前，“小翼管家”已接入80多个主流品牌、280多款设备。除了智能设备控制外，“小翼管家”在网络控制方面同样表现优异，全面支持1亿台天翼网关、1300万台路由器、150万台SDN网关的操控管理。
用户可以通过“小翼管家”自主管理家庭网络，对陌生设备一键拉黑，防止蹭网；提供家长控制功能，实现不同接入终端的区隔管理，控制孩子上网时间。
“小翼管家”和“天翼看家”“天翼高清”“天翼云游戏”“翼支付”等服务，构建起了中国电信未来家庭矩阵。
一系列智家应用，以电信“三千兆”为强大后盾。电信“三千兆”是中国电信5G1000M、宽带1000M、WiFi1000M的服务总称。它不是5G、宽带、WiFi的简单相加，而是一个涵盖家庭、工作和出行的全方位立体化网络。在这个网络中，无论室内室外、有线还是无线、手机还是电脑，均能享受电信提供的千兆上网速率及多种智能应用服务。
目前，在“天翼智家”的概念下，除了电信宽带，重庆电信用户还可以同步享受到一揽子家庭信息化解决方案。
“全屋WiFi”是中国电信为家庭客户提供的家庭WiFi网络覆盖优化服务，保证使用高清视频应用和视频电话流畅。
“天翼看家”是中国电信为用户提供的远程视频监控服务，让用户在上班的时候也能远程监控家中情况，如遇非法侵入，还可自动报警。
未来，中国电信将以更畅快的速度、更丰富的应用、更周到的服务，为消费者打造高速率、全方位、立体化的智能通讯生活。
网络强国承接国家战略，贡献智慧动能
今年以来，重庆电信位于两江新区水土高新产业园的中国电信云计算重庆基地二期项目建设全面提速。
该基地目前为国内一流、技术领先的高端云计算基地，包括高端数据中心、云计算中心、灾备数据中心三大板块，既能实现传输网络的高速接入，也具备更高的网络安全性，拥有20万台服务器的运营能力，是中国电信集团级大型数据中心园区和川渝陕区域数据中心的核心节点。
基地一期项目于2017年建成并投入运营，目前具备云主机35000核，云储存3500T。2019年6月，已规划集团自研池及天翼云资源池的新建及扩容，更好满足本地客户公有云、专属云及混合云的各类需求。
新开建的二期项目总投资达12亿元，按照国际T3+国标A级数据中心标准实施建设，建筑面积超过5万平方米，远期整个园区将达20万平方米。该项目预计将于今年底达到运营条件。
此外，由重庆电信与腾龙控股集团合建的西南区域核心数据中心二期今年8月正式投用。该中心可提供2000个机柜运营使用，旨在为国内知名大型互联网公司、本地政企、金融等客户提供专属定制服务。
如果说云计算基地是中国电信立足重庆打造的一座服务国内的信息平台，那么中新国际互联网数据专用通道则是中国电信立足重庆搭建的一条通往世界的数字桥梁，它连接重庆与新加坡，是中新信息通信领域合作的重要基础设施，为重庆打造中西部地区国际信息通道高地提供重要支撑。
自2019年8月中国电信完成香港NNI节点建设后，重庆电信又率先开通了中新（重庆）国际互联网数据专用通道，覆盖重庆两江数字经济产业园、重庆仙桃数据谷、中国智谷（重庆）、重庆西永微电子产业园、永川高新技术产业开发区软件产业园、重庆移動互联网产业园、重庆市区块链产业创新基地7个园区，接入总带宽达到160G。
下一步，中国电信重庆公司将积极进行应用推广，促进中新双方在园区综合组网、跨国视频会议、远程医疗、远程教育、远程旅游体验等方面的广泛合作，深度融合各行各业通信需求，为中新双方企业双向进入开展国际业务运营与合作创造良好外部条件。
后续工作中，中国电信重庆公司将继续对IP网络、传输网络、网络安全等方面进行专项优化，进一步提升中新（重庆）国际互联网数据专用通道的运营能力，强化中新（重庆）国际互联网数据专用通道在“一带一路”倡议中的重要性，以“新基建”为核心，推动中新双方产业经济的快速发展。
抽调精兵强将力保智博会网络安全稳定
本次智博会，中国电信既是重要的参展商，也是不可或缺的保障者。由重庆电信、中国电信集团公司专业部门、第三方支撑单位抽调的精兵强将组成的后勤团队，从网络安全、信息安全、数据安全三方面，对大会官网、党政机关和新闻网站、承委会成员单位网络以及电信自有及接入业务提供了全方位的维保服务。
网络安全方面，本次智博会官网采用天翼云+CDN架构，由中国电信“云堤”提供包括DDOS攻击监控及防护、网站安全监控及防护、域名安全监控及防护等保障。依靠中国电信全球部署的36个清洗节点及220+以上的监测节点，可有效监测及拦截T级以上的流量攻击、各类WEB攻击等。同时，其强大的不受虚假源地址干扰的分析溯源能力，可以实现快速定位攻击源，有效遏制后续网络攻击事件的发生，极大程度上保护官网安全稳定运行。
信息安全方面，智博会官网及其APP、公众号、小程序纳入重庆电信、中国电信集团统一监控，增强网站可用性监测、敏感词爬扫、挂马暗链检测等，增强信息安全防护能力。
2020线上智博会凸显“线上”特色，更侧重网络信息安全防护，在完善防护技术手段的同时，重庆电信还组织开展了基线核查、代码审计、漏洞扫描、渗透测试等系列安全风险评估，确保官网平台安全上线，并在重点保障期间，安排专业团队7×24小时在线值守，加强威胁预警信息收集、分析研判和快速处置。
网络资产评估范文第4篇
摘要：考虑无线网络联机存取之风险与安全联机的准则需求，由于目前行动装置使用量大增，企业可能面临使用者要求开放无线网络之需求，而建立相关无线网络方案，该研究针对目前常见之无线网络风险威胁为出发，探讨中间人攻击与弱加密机制造成的威胁对企业网络可能的影响，并且结合企业内部提供无线网络之需求，针对使用者群不同，规划两个无线网络安全建置方案，提供内部无线网络与外部访客使用者使用，作为企业建置参考依据，以提升企业网络风险控制。
关键词：无线网络规划；无线网络风险；无线安全检查项目；无线网络安全指引
1 概述
有别于有线网络的设备可利用线路找寻设备信息，无论是管理、安全、记录信息，比起无线网络皆较为方便，相较之下无线网络的环境较复杂。无线网络安全问题最令人担心的原因在于，无线网络仅透过无线电波透过空气传递讯号，一旦内部架设发射讯号的仪器，在收讯可及的任一节点，都能传递无线讯号，甚至使用接收无线讯号的仪器，只要在讯号范围内，即便在围墙外，都能截取讯号信息。
因此管理无线网络安全维护比有线网络更具挑战性，有鉴于政府机关推广于民众使用以及企业逐渐在公司内部导入无线网络架构之需求，本篇论文特别针对无线网络Wi-Fi之使用情境进行风险评估与探讨，以下将分别探讨无线网络传输可能产生的风险，以及减少风险产生的可能性，进而提出建议之无线网络建置规划检查项目。
2 无线网络传输风险
现今无线网络装置架设便利，简单设定后即可进行网络分享，且智能型行动装置已具备可架设热点功能以分享网络，因此皆可能出现不合法之使用者联机合法基地台，或合法使用者联机至未经核可之基地台情形。倘若企业即将推动内部无线上网服务，或者考虑网络存取便利性，架设无线网络基地台，皆须评估当内部使用者透过行动装置联机机关所提供之无线网络，所使用之联机传输加密机制是否合乎信息安全规范。
倘若黑客企图伪冒企业内部合法基地台提供联机时，势必会造成行动装置之企业数据遭窃取等风险。以下将对合法使用者在未知的情况下联机至伪冒的无线网络基地台，以及非法使用者透过加密机制的弱点破解无线网络基地台，针对这2个情境加以分析其风险。
2.1 伪冒基地台联机风险
目前黑客的攻击常会伪冒正常的无线网络基地台（Access Point，以下简称AP），而伪冒的AP在行动装置普及的现今，可能会让用户在不知情的情况下进行联机，当连上线后，攻击者即可进行中间人攻击（Man-in-the-Middle，简称MitMAttack），取得被害人在网络上所传输的数据。情境之架构详见图1，利用伪冒AP攻击，合法使用者无法辨识联机上的AP是否合法，而一旦联机成功后黑客即可肆无忌惮的窃取行动装置上所有的数据，造成个人数据以及存放于行动装置上之机敏数据外泄的疑虑存在。企业在部署无线局域网络时，需考虑该类风险问题。
2.2 弱加密机制传输风险
WEP （Wired Equivalent Privacy）为一无线加密协议保护无线局域网络（Wireless LAN，以下简称WLAN）数据安全的加密机制，因WEP的设计是要提供和传统有线的局域网络相当的机密性，随着计算器运算能力提升，许多密码分析学家已经找出WEP好几个弱点，但WEP加密方式是目前仍是许多无线基地台使用的防护方式，由于WEP安全性不佳，易造成被轻易破解。
许多的无线破解工具皆已存在且纯熟，因此利用WEP认证加密之无线AP，当破解被其金钥后，即可透过该AP连接至该无线局域网络，再利用探测软件进行无线局域网络扫描，取得该无线局域网络内目前有哪些联机的装置。
当使用者使用行动装置连上不安全的网络，可能因本身行动装置设定不完全，而将弱点曝露在不安全的网络上，因此当企业允许使用者透过行动装置进行联机时，除了提醒使用者应加强自身终端安全外，更应建置安全的无线网络架构，以提供使用者使用。
3 无线网络安全架构
近年许多企业逐渐导入无线局域网络服务以提供内部使用者及访客使用。但在提供便利的同时，如何达到无线局域网络之安全，亦为重要。
3.1 企业无线局域网安全目标
企业之无线网络架构应符合无线局域网络安全目标：机密性、完整性与验证性。
机密性（Confidentiality）
无线网络安全架构应防范机密不可泄漏给未经授权之人或程序，且无线网络架构应将对外提供给一般使用者网络以及内部所使用之内部网络区隔开。无线网络架构之加密需采用安全性即高且不易被破解的方式，并可对无线网络使用进行稽核。
完整性（Integrity）
无线网络安全架构应确认办公室环境内无其它无线讯号干扰源，并保证员工无法自行架设非法无线网络存取点设备，以确保在使用无线网络时传输不被中断或是拦截。对于内部使用者，可建立一个隔离区之无线网络，仅提供外部网际网络连路连接，并禁止存取机关内部网络。
认证性（Authentication）
建议无线网络安全架构应提供使用者及设备进行身份验证，让使用者能确保自己设备安全性，且能区分存取控制权限。无线网络安全架构应需进行使用者身份控管，以杜絶他人（允许的访客除外）擅用机关的无线网络。
因应以上无线局域网络安全目标，应将网络区分为内部网络及一般网络等级，依其不同等级实施不同的保护措施及其应用，说明如下。
内部网络：
为网络内负责传送一般非机密性之行政资料，其系统能处理中信任度信息，并使用机关内部加密认证以定期更变密码，且加装防火墙、入侵侦测等作业。
一般网络：
主要在提供非企业内部人员或访客使用之网络系统，不与内部其它网络相连，其网络系统仅能处与基本信任度信息，并加装防火墙、入侵侦测等机制。
因此建议企业在建构无线网络架构，须将内部网络以及提供给一般使用者之一般网络区隔开，以达到无线网络安全目标，以下将提供无线办公方案及无线访客方案提供给企业导入无线网络架构时作为参考使用。
3.2内部网络安全架构
减轻无线网络风险之基础评估，应集中在四个方面：人身安全、AP位置、AP设定及安全政策。人身安全方面，须确保非企业内部使用者无法存取办公室范围内之无线内部网络，仅经授权之企业内部使用者可存取。可使用影像认证、卡片识别、使用者账号密码或生物识别设备以进行人身安全验证使用者身份。企业信息管理人员须确保AP安装在受保护的建筑物内，且使用者须经过适当的身份验证才允许进入，而只有企业信息管理人员允许存取并管理无线网络设备。
企业信息管理人员须将未经授权的使用者访问企业外部无线网络之可能性降至最低，评估每台AP有可能造成的网络安全漏洞，可请网络工程师进行现场调查，确定办公室内最适当放置AP的位置以降低之风险。只要企业使用者拥有存取无线内部网络能力，攻击者仍有机会窃听办公室无线网络通讯，建议企业将无线网络架构放置于防火墙外，并使用高加密性VPN以保护流量通讯，此配置可降低无线网络窃听风险。
企业应侧重于AP配置之相关漏洞。由于大部分AP保留了原厂之预设密码，企业信息管理人员需使用复杂度高之密码以确保密码安全，并定期更换密码。企业应制定相关无线内部网络安全政策，包括规定使用最小长度为8个字符且参杂特殊符号之密码设置、定期更换安全性密码、进行使用者MAC控管以控制无线网络使用情况。
为提供安全无线办公室环境，企业应进行使用者MAC控管，并禁用远程SNMP协议，只允许使用者使用本身内部主机。由于大部分厂商在加密SSID上使用预设验证金钥，未经授权之设备与使用者可尝试使用预设验证金钥以存取无线内部网络，因此企业应使用内部使用者账号与密码之身份验证以控管无线内部网络之存取。
企业应增加额外政策，要求存取无线内部网络之设备系统需进行安全性更新和升级，定期更新系统安全性更新和升级有助于降低攻击之可能性。此外，政策应规定若企业内部使用者之无线装置遗失或被盗，企业内部使用者应尽快通知企业信息管理人员，以防止该IP地址存取无线内部网络。
为达到一个安全的无线内部网络架构，建议企业采用IPS设备以进行无线环境之防御。IPS设备有助于辨识是否有未经授权之使用者试图存取企业内部无线内部网络或企图进行非法攻击行为，并加以阻挡企业建筑内未经授权私自架设之非法网络。所有无线网络之间的通讯都需经过IPS做保护与进一步分析，为一种整体纵深防御之策略。
考虑前述需求，本篇论文列出建构无线内部网络应具备之安全策略，并提供一建议无线内部网络安全架构示意图以提供企业信息管理人员作为风险评估之参考，详见表1。
企业在风险评估后确认实现无线办公室环境运行之好处优于其它威胁风险，始可进行无线内部网络架构建置。然而，尽管在风险评估上实行彻底，但无线网络环境之技术不断变化与更新，安全漏洞亦日新月异，使用者始终为安全链中最薄弱的环节，建议企业必须持续对企业内部使用者进行相关无线安全教育，以达到纵深防御之目标。
另外，企业应定期进行安全性更新和升级会议室公用网络之系统，定期更新系统安全性更新和升级有助于降低攻击之可能性。为达到一个安全的会议室公用网络架构，建议企业采用IPS设备以进行无线环境之防御。
IPS设备有助于辨识是否有未经授权之使用者试图存取企业内部会议室公用网络或企图进行非法攻击行为，并加以阻挡企业建筑内未经授权私自架设之非法网络。所有无线网络之间的通讯都需经过IPS做保护与进一步分析，为一种整体纵深防御策略。
4 结论
由于无线网络的存取及使用上存在相当程度的风险，更显无线局域网络的安全性之重要，本篇论文考虑无线网络联机存取之相关风险与安全联机的准则需求，有鉴于目前行动装置使用量大增，企业可能面临使用者要求开放无线网络之需求，应建立相关无线网络方案，本研究针对目前常见之无线网络风险威胁为出发，以及内部网络与外部网络使用者，针对不同安全需求强度，规划无线网络使用方案，提供作为建置参考依据，进而落实传输风险管控，加强企业网络安全强度。
参考文献：
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[6] National Institute of Standards and Technology， Security Considerations in the System Development Life Cycle， NISTSP800-64.
网络资产评估范文第5篇
摘 要：由于蚁群算法具有很好的多样性、兼容性和正反馈，故十分适合用于BP神经网络学习率的优化，从而建立蚁群-BP神经网络。训练样本对是以实验1、实验3、实验5、实验7、实验9、实验11、实验13和实验15下的高速铣削试验数据组成的，并用高速铣削实验中的工件表面粗糙度来建模。使用创建的高速铣削工件表面粗糙度预测模型来对实验2和实验6状态中的高速铣削工件表面粗糙度进行预测，通过对比预测结果和试验结果，可发现蚁群-BP神经网络能够十分有效地对高速铣削工件表面粗糙度进行建模预测。
关键词： 高速铣削;表面粗糙度;预测;蚁群-BP人工神经网络
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【Key words】high speed milling; surface roughness; prediction; ant colony algorithm-BP artificial neural network
0 引 言
高速铣削工件表面质量的重要指标之一是高速铣削工件表面粗糙度[1]。高速铣削工件表面粗糙度预测模型可为解决高速铣削过程中存在一些无法解释且极易导致加工质量不稳定的问题提供参考[2]。高速铣削工件表面粗糙度预测建模常采用曲线拟合[3]、人工神经网络[4]等方法。预测建模通常使用曲线拟合方法，但是这种模型会存在假定数学模型和实际数学模型匹配度低致使预测误差偏大。人工神经网络克服了曲线拟合的固有缺陷，具有结构简单、算法易实现等优点，在分类、预测、控制中都得到了广泛的应用。张思思等人[5]就在聚类和人工神经网络的基础上研发出了遥感信息提取的方法。阮羚等人[6]为了让电力系统可以满足变压器风险评估与资产管理的需求，研究提出了一种将人工神经网络和信息融合技术应用于评估方法中的变压器状态评估方法。韩庆兰等人[7]将BP人工神经网络应用在物流配送中心的选址决策上，最终获得了不错的效果。但是，人工神经网络的待调参数较多，包括学习次数、学习率等，且大多数待调参数的选取缺乏理论指导[8-10]。针对人工神经网络的缺陷，文中使用蚁群优化算法[11]对BP神经网络学习率进行优化的预测模型，提出了蚁群-BP神经网络。本次研究中主要运用实验1、实验3、实验5、实验7、实验9、实验11、实验13和实验15这八个实验状况下的高速铣削试验数据对训练样本对进行构建，再使用此结果对高速铣削工件表面粗糙度进行预测建模。接下来，将利用基于蚁群-BP神经网络的高速铣削工件表面粗糙度预测模型分别对实验2与实验6情形下的高速铣削工件表面粗糙度进行预测，最后对预测结果和记录的试验结果通过对比验证，可以发现蚁群-BP神經网络能够十分有效地对高速铣削工件表面粗糙度进行建模预测。
1 方法概述
1.1 蚁群算法
蚁群算法（Ant Colony Optimization， ACO）是一种受自然界中蚂蚁寻找食物行为而启发的一种模拟优化算法，通常用来解决寻找最短路径的问题。这种算法最早是1992年，由意大利学者Marco Dorigo在其博士论文中提出的，由于蚁群算法具有多样性、正反馈和兼容性等良好特性，所以现已广泛应用在旅行商问题（TSP）和资源二次分配等研究中。这里，拟对蚁群算法的基本原理做阐释分述如下。
（1）自然界中蚂蚁寻找食物时在经过的路上会留下一种名为信息素的物质，这为其他的蚂蚁寻找食物留下了一定的参考物。
（2）当蚂蚁寻找食物的过程中遇到了没有蚂蚁走过或者没有信息素的岔口时，该蚂蚁就会随机选择一个方向移动，同时留下信息素。
（3）蚂蚁留下的信息素具有一种很好的特性—在单位时间内相对于路途比较短的路径，路途比较长的路径上的信息素会具有的挥发性强的特点，而且路途比较短的路径上的信息素积累得比路途比较长的路径上的快，这样后面再有蚂蚁遇到类似的状况就会选择信息素浓度比较高的路径。
（4）如此一来，信息素浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择，反复迭代后就可得到最优路径。
（5）至此，蚂蚁就会寻找到最优的觅食途径。
综上所述，更容易看出蚁群算法中的所有个体都具有相互联系的交流机制，同时全部蚁群个体都为完成一个共同的目标，最终不断积累便产生了最优路径，由于这一特性就使得蚁群算法尤为适用于解决BP神经网络中的相关数据问题。
1.2 蚁群-BP神经网络
用蚁群算法优化BP神经网络的具体操作流程如下：
（1）假设最大迭代次数为Nm，蚂蚁数量为S，在集合Ipi（1m）的元素j所对应的信息元素设为τj（Ipi）（t）=C，（1N），在此基础上设置路径选择规则：在集合Ipi前提下，令所有的蚂蚁k，以概率公式（1）选择第j个元素。数学计算公式如下：
（2）让全部蚂蚁从集合Ipi（1m）中出发，并且按上述路径选择规则在全部集合中按顺序寻找食物源。
（3）所有蚂蚁会在各个集合中选择一个元素，此时需要记录蚂蚁所选择的权值并且把该权值当作BP神经网络的参数，这样就可以求得训练样本的输出误差值，根据这个误差值可以选择出研究所指定参数的最优解。
m）集合中第j个元素Pj中所留下的信息素;在式（4）中，如果k≠Ipi则Δtkj（Ipi）=0;Q表示蚂蚁完成一次循环所留下的所有信息素和;e表示全部训练样本的最大输出误差。
还要指出，公式（5）主要表示当e作为第k只蚂蚁所选择的元素、且用作BP神经网络的权值时，全部训练样本的最大输出误差。其中，h表示样本数目，On表示神经网络的实际输出值，Oq表示神经网络的期望输出值。
由公式（2）～（5）可得，当输出误差不大时，信息素会越来越大，形成正反馈机制。重复执行以上各步骤，将发现所有蚂蚁的路径会不断地趋于相同，当所有蚂蚁的路径都趋于相同时，迭代过程就完成了，此时会得到最优解，算法结束。
2 方法验证
本篇文章中所使用的高速铣削试验数据都来源于文献[2]，见表1。高速铣削数据来自于16组实验。在每个实验中， 表面粗糙度的值主要受主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距和刀具倾角这五个参数影响。
用实验1、实验3、实验5、实验7、实验9、实验11、实验13和实验15中的切削深度和切削行距的数据来构建训练样本输入向量，使用这8个实验的表面粗糙度数据来构建学习样本输出向量，最后基于蚁群-BP神经网络来对高速铣削工件表面粗糙度进行预测建模。
当蚁群-BP神经网络进行高速铣削工件表面粗糙度建模，蚁群算法优化参数为学习速率，训练误差目标为1e-5，最大迭代次数为1 000。不同蚂蚁规模下的学习速率的优化过程如图1所示，最优学习率见表2。
通过对表2进行筛选，可确定当蚁群规模为45时，学习效率最优，故蚁群-BP神经网络选用最优学习率为0.836 8，迭代次数为1 000，训练误差目标为1e-5，进行高速铣削工件表面粗糙度建模。为验证蚁群-BP神经网络所建立的高速铣削工件表面粗糙度预测数学模型，选用实验2和实验6中的高速铣削工件表面粗糙度的数据进行预测估计，通过对比预测模型所产生的这两组预测数据和试验中产生的数据见表3。
当对高速铣削工件表面粗糙度建模采用基于BP神经网络时，学习速率参数选取为0.500，迭代次数选取为1000，训练误差目标选取为 1e-5。为验证BP神经网络所建立的高速铣削工件表面粗糙度预测数学模型，选用实验2和实验6中的高速铣削工件表面粗糙度的数据进行预测估计，预测结果和试验结果的比较见表4。
由表3和表4分析可知，基于蚁群-BP神经网络所构建的高速铣削工件表面粗糙度预测模型在精确度方面是明显胜过基于BP神经网络所构建的高速铣削工件表面粗糙度预测模型，由此可以证明蚁群-BP神经网络是一种对高速铣削工件表面粗糙度建模的更加有效的方法。
3 结束语
本文主要采用基于蚁群优化算法和BP神经网络结合的方法构建蚁群-BP神经网络。再分别使用BP神经网络和蚁群-BP神经网络来对高速铣削工件表面粗糙度进行建模和预测，通过对比记录运行模型产生的预测数据和试验数据可发现基于蚁群-BP神经网络所创建的高速铣削工件表面粗糙度预测模型具有相对误差率较低和精度较高的预测结果。然而，不同蚂蚁规模下的学习速率优化结果不同，下一步研究工作将集中在蚂蚁规模选取方面，以期获得BP神经网络最佳学习率。
参考文献
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网络资产评估范文第6篇
教学是高校教师的基本任务之一, 科学、合理、全面地评估教学活动, 对最大限度地调动教师的教学积极性, 切实有效地提高教学质量, 具有十分重要的导向性意义。在传统的评估方法中, 往往将各评价指标的得分值通过简单的算术运算, 如加权求和, 得出总分值来评价教师的教学质量优劣。但这种做法存在着明显的不足, 因为评价指标的设计不可能包罗万象, 各指标没有明确的外延边界, 具有很大的“模糊性”, 评价指标和教学效果之间并不是简单的线性关系, 而且量化过程、评价者所给的分数都带有一定的主观性。将模糊神经网络理论应用于教学质量评估中, 一方面可以利用它的模糊推理功能, 实现教学评估本身的模糊化特征;另一方面可以利用神经网络在自动学习、并行处理、高度鲁棒性和容错能力等方面的优势提高评估的智能化水平和评估的公平性、合理性。本文结合茂名广播电视大学教师教学质量评估体系, 探讨基于模糊神经网络的教学质量评估系统的设计和实现方法。
1 基于模糊神经网络的教学质量评估系统的基本结构
模糊神经网络有多种形式, 模糊BP神经网络 (FBPNN) 是一种结构和算法都比较简单的模糊神经网络, 它是在一般BP神经网络的输入层和输出层分别增加一层模糊化层而构成。
基于模糊BP神经网络的教学质量评估系统基本结构如图1所示。系统核心的模糊神经网络模式块包括的FBPNN学习、知识库和FBPNN推理机。知识的获取、存储和问题的求解过程中的推理均在系统的模糊神经网络模块中进行, 接受规范化处理后的原始数据输入, 给出处理后的结果。输入/输出模式转换则主要负责知识表述的规范化及表达式的转换, 是神经网络与外界联接的“接口”。
2 基于F B P N N的教学质量评估系统设计和实现
2.1 系统网络结构模型
本文以茂名广播电视大学教师教学质量评估体系为实例。茂名电大教师教学质量评估体系由学生评价和教学督导专家组评价两个部分组成, 其中学生评价内容包括教学态度、教学内容、教学水平、教学效果四个方面共15个指标, 教学督导专家组评价内容包括教学态度、教学研究、课程建设、教学内容、教学方法、讲授能力、学生情绪七个方面共23个指标。两个部分的评价总分都是100分, 综合评分 (y) 由学生评价平均分的45%和教学督导专家组评价平均分的55%组成, 综合评价结果分为优秀 (y≥90) 、良好 (80≤y<90) 、一般 (60≤y<80) 、较差 (y<60) 四个等级。
图2是用于教学质量评估系统的网络结构图。图2中第1层的节点为输入节点, X1、X2是精确量输入, 它们对应为经过规范化处理后的学生评价平均分和教学督导专家组评价平均分。考虑到不同班级的学生对教师上课水平的要求有所差异, 教学督导专家对某个学科组的全体教师的认同上也可能存在差异, 会导致不同班级的任课教师或者不同学科组的教师的原始评分具有一定的不可比性。为消除这种差异, 本系统对全校教师的原始评分进行统筹分析, 根据某个教学班或某个学科组的全体教师的总体水平偏离全校教师的总体水平面的程度, 将他们的原始评分乘以一个相应的系数, 使他们受到的评价处于同一水平线上。
图2中第2层由隶属函数节点组成, 它们表示输入量的全部模糊集, 并完成从精确输入值至模糊值的映射;第3层为中间层, 即传统BP网络的隐含层;第4层的节点表示输出变量 (-6～+6) 离散域内的点;第5层为输出层, 它执行解模糊过程。本文采用平均加权法解模糊, 输出Y经反模糊规则转换即得到评估结论。
2.2 定义隶属度函数
对FBPNN的输入、输出变量X1、X2、Y各定义四个模糊集合:PB、PS、NS、NB, 分别表示优秀、良好、一般和较差四个等级。对输入量X1、X2, 参照综合评价结果的分数段设计出如图3所示的隶属度函数, 对输出量Y采用对称、均匀分布方法设计出如图4所示的隶属度函数。
2.3 模糊控制规则集设计
由于X1、X2各有四个模糊集合, 再结合综合评价结果的计算方法可归纳出如表1所示的16条模糊控制规则。
2.4 网络参数确定
对由第2、3、4层构成的BP网络, 第2层输出可表示为:
第4层的输出可表示为:
由16条模糊规则可构造出16组训练样本, 为了对网络进行校验, 本文将茂名电大2007至2008学年第二学期会计学科组9位教师的评估结果作为9组校验样本。固定隐含层节点数为11, 用MATLAB6.5语言编写程序对网络进行25次的训练 (使用trainlm函数) 和校验 (使用simuff函数) , 从中挑选出网络误差最小时对应的那一组参数作为网络最终学习得到的权值和阀值。
2.5 系统开发及测试
系统前台开发工具选用Visual C++6.0语言, 后台使用SQL Server2000数据库, 数据库访问使用ADO技术。为提高代码的可靠性、可维护性和可复用性, 系统软件开发采用面向对象技术。系统主要包括输入数据、教师评估、查询打印、数据更新、系统管理五个功能模块。本文随机抽取茂名电大2007至2008学年第二学期17位教师的评估得分对系统进行了测试, 测试结果与理论分析值完全吻合, 并且有较高的分辨率。
3 结语
教学质量评估是一个综合、多准则、多因素的复杂问题, 结合了模糊神经网络理论的教学质量评估系统能模仿人类的模糊信息处理能力和综合判断能力, 同时又具有较强的自学习和联想功能, 与基于规则式的人工评估相比有明显的优越性, 可以减少人为不确定性因素的干扰, 增强评估的科学性、客观性和可靠性。对不同学校的教学质量评估体系, 只要相应地改变系统网络结构和模糊控制规则集, 本文所述的方法同样是可以取得较好的效果的。
摘要：为提高教学质量评估的智能性和科学性, 建立了基于模糊神经网络的教学质量评估系统, 详细介绍了该系统的组成原理、方法和实现技术。实例测试结果证明, 该系统有较高的辨识精度和可靠性。
关键词：模糊神经网络,教学质量,评估
参考文献
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