安全风险评估无线网络论文范文第1篇
如果没有信用风险建模的话我们就没有办法做借贷了。我们看美国过去的十五年借贷情况，最大的一块就是抵押贷款。另外，信用卡的份额已经达到了一万亿美金，这是有史以来的第一次。
信用风险已经回到了2009年大萧条之前的水平，尤其是在美国发生的大萧条。那个时候的逾期贷款比例非常高，当然我们并没有风险建模，那个时候有很多风险评估原则都被大家放弃了，因此当时有大量的不良贷款产生，这就是我们说的逆向选择，这里面有一些固有原因。关于金融架构有很多书，比如说《大空头》，讲了大萧条背后的很多原因，幸运的是我们之后有了好的风险评估机制，不良贷款又回到了可以被管理的水平。
FICO信用风险建模简史
讲到美国的信用风险以及其他国家的信用风险，我们要介绍一下FICO公司的历史。FICO在1956年的时候创立的时候只是一个咨询公司，那个时候专门做运营研究，创始人之前在SRI工作。在1958年，FICO发明了信用评分。在七十年代，美国国会推出了公平信用评分法案，法规要求进行贷款评估的时候必须确保信息是准确的，还有另外一个特点就是如果做出拒绝的决策，这个决策必须是可被解释的。1974年的时候推出了平等信用机会法案，必须要公平，给予信贷的时候必须要根据能力评估，不能根據性别或者说种族来评估。FICO在1975年的时候开发了第一个系统来预测现有客户的信用风险。基于他们现在的行为，比如说使用信用卡的行为习惯，对人的信用风险做出评估。1987年FICO公司上市。他们想创建一种商业解决方案，利用神经网络或者说大脑的工作机制来帮助解决问题。在1989年的时候FICO推出了自己的FICO信用评分机制，一个通用型的信用评估机制的首次亮相。现在这个机制已经成为美国通用的为消费者提供贷款的评分机制。
再来说说跟FICO有密切关系的HNC。1992年的时候HNC推出了自己的“猎鹰”软件，用来探测信用卡的违约可能，会评估每个交易，每个信用卡的行为或者说信用卡用户的行为，然后评估信用卡是否是被偷的信用卡，或者说有问题的信用卡。解决方案推广的很快，很快就在行业当中普遍使用。HNC1995年上市，并在1997年推出“PMAX”软件，使用交易触发机制来对每个信用卡账户进行信用评估。在这之前FICO的解决方案基本上提供了一种月度监控机制，在1997年的解决方案里，在每个交易点上，每次和客户接触的时候都会对客户进行信用风险评估。2001年，myFico.com网站上线。这是一个面向消费者的网站，让每个用户了解自己的FICO分数是多少，提供了信用分数的透明性，帮助消费者很好地管理自己的信用分数。
2002年，FICO收购了HNC。2003年FACTA法案通过，强制让消费者可以了解信用部门提供的信用分数，有了更强的信用透明性，让消费者可以看到自己的信用评分。2009年，FICO改成了现在的名字。目前，全球有25亿信用卡受到了FICO评级的保护。
MyFico可以让消费者很好地了解模型里面讲的是什么，输入的是什么，信用分数是基于什么的，比如说基于信用历史。这里提供一个个性化的分数，会考量个人自己的信用分数，让你有机会想一下如何调整自己的行为，从而提高自己的分数，消费者就可以更好地评估风险。
透明性能够让消费者了解信用提供方是怎么样做决策的，上面讲到的政府法规，极大地影响了使用模型的类型。比如说七十年代通过的法案，不管什么时候想要做拒绝的决定，必须要做出解释才行。对于FCRA法案来说，建立了一个线性模型，可以用自己的算法，通过这种线性模式解释为什么做出这样一个负面信用的决策。还有一个法案叫做ECOA法案，不能使用某些信息，比如说刚才说的性别、种族以及宗教信息等等。这些因素不能植入到模型里面，这些信息必须全部刨除出去，但是可以使用邮局邮编信息，可以去将其他维度加入模型。这里面不要求做欺诈检测，可以用一个非线性的模型，而通过FCRA必须解释负面的批贷决策，这里面涉及到一些非常相关的因素。还有一些额外的法律要求，比如说评分必须要根据年龄的变化进行变化，也就是说信贷申请人随着年龄的变化必须要及时更新评分，这里面我们也提供了一些解决方案，比如保序回归。
下面很快讲一下刚才所说的怎么样解释这些负面的评分决策，或者说我们打了不好的分，怎么进行解释。
人们比较关注模型是怎么样来解释的。FICO刚开始设立了一个非常清楚的方法，解释之前说的线性模型，里面有输入的变量，还有相关的一些概率值。所以必须要把这个函数和概率链接起来。你去建模的时候必须考虑到逻辑回归跟概率的关系。为什么一个人会得到不太好的分数，必须要看在这里面变量是如何产生的，什么样的变量或者说因素会贡献负的变量，或者说得分比较低的变量。
首先要去掉这个尺度，因为这是一个线性的模型，在这里不太很必要去掉尺度，但是对于要求解的神经网络来说还是非常重要的。然后减去平均值，然后重新来评估你的评分。分析哪个变量给线性模型贡献的变量是最大的，这里面有可能两个变量是有相互关系的，比如说有收入和成本两个变量，你就知道你的利润等于收入减成本，如果只看收入或者只看成本的话，评估结果可能就是非常不全面的，所以解决方案就是你把所有有意义的可以解释的变量都放入子集里面，根据子集的总量对总模型贡献来进行排序。要构建一个比较有意义的或者是可解释的子集。这是一个关于线性模式的解释。
用模型评估风险，无处不在
对于前面说的非线性的模型，神经网络怎么做的，方法就和线性模型不太一样，神经网络并非依赖于线性的模型，也不是说隐藏节点有很多层，可以是单层的。在这里面输出模型，必须要决定输入量是什么，有两种方法来决定：第一种就是把每个子集的变量全部设置为平均值，如果所有都是平均值的话，新的量要怎么处理，要把新的变量和平均值进行比较，这样的子集会对总分产生一个非常大的变化，可以根据总分变化来排名，这是我们今天用得比较多的模型；或者也可以用单独的模型，每次可以一次删除一个子集，之后构建一个单独的模型，然后再根据单独的模型进行评分，然后再来看在子集里面，哪个变量会产生最大的对于模型变化量的最大的贡献，然后对此进行分析。
我们之前讲了信用风险，除此之外还有其他领域的风险应用，最早是在保险方面用得最多。在七八十年代分析客户风险，你可以知道保险公司在这里面有非常多的应用，有一个人写了一本书《醉汉走路如何影响我们的生活》非常好地描述了风险应用。再比如说电信网络方面，怎么样减少风险、评估风险，电信网络会不会有一些故障等等，根据一些标签很少的数据集，我们用无监督的学习方法来评估里面的风险，所以说在这里面必须要构建一个比较好的模型。我们现在也用人工智能去解决，比如说网络安全等等方面的问题，比如说黑客攻击等等，必须要做一些渗透测试以及怎么从网络当中提取信息，这些都是我们做风险建模的时候可以做非常多贡献的地方。技术问题非常有意思，有的时候数据没有做标签，你不知道网络是否被入侵了，我们要做平衡，有标签和无标签，有监督和无监督必须要有一个平衡。我们一直讲深度学习，有一个朋友领导了一个团队，他们在社交媒体上很有名，他們的很多视频、音频或者说图像，有的时候一些内容不太健康，黄色内容或者说暴力内容，他们的挑战在于说要用人工智能来识别这些视频，一旦视频上线的话，这会影响到他们的声望，因此他们用深度学习机制来识别这些视频图像。他们建立了这样一个数据库，数据库里面都是不健康的上传内容，利用数据库来对人工智能进行训练。
* 作者系美国费埃哲（FICO）原首席科学家；大数据进行风险决策领域的世界级领军人物。拥有超过20年的分析，模型，数据挖掘，机器学习的经验。早年作为核心建模成员，开发了美国费埃哲（FICO）的Falcon反欺诈系统（目前在北美市场有接近100%占有率）。拥有美国费埃哲12年履职经历，曾历任研发中心高级副总裁（领导了年销量超过1亿美元的反欺诈类产品线的研发和产品化）；首席科学家（领导费埃哲研发部，推动新兴领域基于数据模型进行决策管理的创新，建立了费埃哲的核心知识产权库）等核心职位。并在信用风险，反欺诈，营销，数据传输等领域拥有超过20项核心技术专利。Milana拥有康奈尔大学（Cornell University）的本科，以及纽约州立大学石溪分校（Stony Brook University）的博士学位。
● 本文由智慧金融研究院、拍拍贷授权；原题方向为“风险信用模型的历史和展望”，为最大程度保障文本精华、原意，以及阅读需要，本刊仅做题目及内容分层进行编辑。
安全风险评估无线网络论文范文第2篇
摘要:中国网络金融的发展已将近十年时间,取得了许多实质性的成果。但也暴露了中国金融业在技术,管理等多方面的问题。我国网络金融发展应该重点解决安全保障,外部环境、公众意识,标准规范、法律规章等问题,朝着以信息技术为基础、以互联网为依托,以金融品牌为主导,以全面服务为内涵的综合化,全球化,集团化,一体化的全能服务机构的方向迈进。
关键词:网络金融;风险;监控
从国际发展的趋势来看,电子化,网络化,虚拟化,综合化,全能化已经成为了未来金融业务发展的主要趋势,网络金融活动也随着金融自由化,金融国际化逐渐发展到了更高的阶段。我国网络金融实践已经取得了不小的成果。从现有的形式来看,我国网络银行全都依托传统商业银行建立,在传统商业银行的体制内运行、把传统银行业务利用互联网进行推广和操作,等于开设了一个新的电子化服务窗口。因此从严格意义上讲中国并没有真正的纯虚拟的)网络银行机构,而是只有网络银行业务,网络证券与网络保险的发展情况也是如此。因此在国内研究中、网络金融与网络金融业务的概念往往是等同的。
经过近0年的发展,中国的网上银行发展呈现以下特点:
①设立网站并开展网络业务的银行数量增加;②外资银行开始进入网络银行业务领域;③网络银行业务量在迅速增加,业务已经覆盖了全国主要大中城市;④网络银行业务种类,服务品种迅速增多,交易类业务在网络银行业务中的份额逐渐上升,信息类业务比重有所下降;⑤银行日益重视网络银行业务经营中的品牌战略。
在国内网络银行的业务种类中、账户查询的使用度是最高的,其次为交易付款和个人转账这两项功能的使用。而理财咨询因为目前开展时间较短、其使用度并不是特别高,主要是一些拥有较高且稳定收入的用户在使用。但不可否认的是,网络银行已经逐渐成为推动传统银行创新和提升其核心竞争力的有效渠道。
网络证券我国网络证券发展的原动力主要来自于两个方面,即信息技术企业和中小型证券公司、但二者介入网络证券的动机是不尽相同的。信息技术企业是希望借助自己的技术优势参与网络证券业务,在证券市场上推广信息技术的运用,并从中分得一杯羹;而中小型证券公司推出网络证券业务则是将其视为增强竞争力的有效手段,以克服营业网点少,知名度小,规模效益弱等自身先天的不足,争取在激烈的竞争市场中求得一席之地。目前中小证券公司在网络证券业务中的排名也确实处于相对比较靠前的位置。
2000 年,随着中国证监会《网上证券委托管理暂行办法》的出台,国内证券公司开展网上交易的热情空前高涨起来。尤其是在经历了2002年的全行业亏损之后,国内证券公司纷纷将压缩成本列为头等大事。缩减营业面积并推广网络证券业务就是其中最主要的手段。根据中国证监会的统计,截止到2004年2月,通过互联网进行委托交易的客户开户数已达548.59万户,占到沪,深交易所开户总数的5.2,成交金额也呈现逐年递增的态势。
中国证券监督管理委员会网络证券业务的最大优势是其动态的数据库功能,使用者可以动态地进行历史信息和最新信息的收集和处理。因此目前在网络证券业务的实际操作中、行情查询的使用度是最高的,其次为账户查询和买卖交易这两项功能的使用。而理财咨询因为目前在国内服务开展时间比较短、在证券用户中的使用度并不是特别高。
网络保险作为信息时代的产物,由于其便捷的方式,低廉的成本,覆盖面广等特点、越来越受到保险公司的重视。据有关机构测算,通过代理人、经纪人、电话销售以及互联网开展的保险业务,其销售总成本的比值分别为而平均每次提供保险服务的成本之比为因此越来越多的保险公司将互联网作为一个全新的营销平台来拓展业务。
997年月28日,我国第一家保险信息类网站中国保险信息网由中国保险学会和北京维信投资顾问有限公司共同发起成立;997年2月,新华人寿公司在互联网上完成了国内首份网络保险业务。2000年3月9日,太平洋保险北京分公司与朗络电子商务公司合作在国内推出首家专业网络保险交易类网站网险,真正实现了网上投保、至今该网站上已经推出了包括个人和团体保险两大类三十余个业务品种。目前、我国已经基本形成以网站平台为基础的网络保险发展框架,3家中资保险公司有26家开通网站,4家外资保险公司包括分公司、代表处)开通中文网站的有28家,总共开通网站的公司有54家,开通比例占全部公司的75。
综合来看,我国目前网络保险业务的开展可以分为两大类模式: 一是保险公司利用自己开发的网站来推广产品和服务,例如平安保险,泰康人寿,华泰保险和新华人寿等。二是由专业财经网站或综合门户网站开辟保险频道,或是独立的保险信息类网站,前者例如和讯网和网易等的保险频道,后者中的代表包括中国保险网等。
网络期货目前国内网络期货业务主要是通过互联网进行的期货经纪业务委托,投资者尚不能直接利用互联网开展期货撮合或交易业务。网络期货委托业务的基本功能是将投资者的指令传达到经纪公司、经纪公司再将指令发送到交易所的系统里进行集中交易,实质上网络期货业务的开展更类似于期货交易场地的延伸。
由于我国地域广阔、分散各地的期货交易者到专业的交易场所进行集中交易的难度较大,而期货经纪公司的分布也无法完全满足日益增长的投资者的需要、因此能够足不出户,方便,快捷地进行交易委托的网络期货业务一经推出便大受投资者们的欢迎;与此同时,近年来随着企业保值,投资需求的增长,我国期货交易量也迅速扩大,期货经纪公司因此有了一定的资金积累以满足网络期货交易的软硬件投入。需求与供给两方面的因素促成了网络期货的迅猛发展。
网络存在的问题目前、网络技术,CA认证、社会征信体系,安全问题等这些曾经被视为困扰网络金融在中国发展的旧问题依然没有得到突破。此外,监管制度,法律,科技人才和效益状况等方面问题,也在不停地困扰着网络金融的发展。
安全保障问题CCA2005网上银行行为调查报告表明:交易安全是用户最关心的问题。网络金融的安全保障问题,就是指金融尤其是与交易有关的信息流能否通过互联网进行安全传输的问题。因此网络金融的安全性标准应该包括三个方面的内容:信息的准确性和完整性,信息的保密性以及信息的不可否认性。由于网络金融业务涉及的环节众多,因此仅就技术层面而言、其运作中必然存在着大量的安全隐患。
由于网络安全问题始终未能得到很好的,完全的解决,利用互联网犯罪的案例日益增多。我国就发生过多起证券交易系统被侵入,犯罪分子盗卖盗买他人股票,挪用盗取他人股票账户资金的恶性计算机犯罪。而且目前尚没有针对网络金融安全的正式法规出台,网络金融的风险难以确定。通常做法是网络金融业务提供商要求用户自担风险,这显然不利于网络金融的推广。
但是以发展的眼光来看,其实技术上的安全隐患并不足为虑,因为这些漏洞终究可以通过技术手段来解决;但是心理上的忧虑,则超出了技术手段所能解决的能力范围。因此未来网络金融面临的最大安全保障问题不一定是技术上的漏洞,而可能是社会公众对网络金融安全的恐慌心态。外部环境尚未成熟传统金融是为实体经济服务的,与此相对应、网络金融则是为网络经济电子商务)提供支持。目前网络经济市场呈现出需求不足,交易規模小,效益差等特点、这也就决定了网络金融发展的外部环境尚不成熟。
互联网具有充分开放,管理松散和不设防护等特点、网上交易,支付的双方互不见面,交易的真实性不容易考察和验证、同时我国的信用体系发育程度低,因此基于网络支付的信用结算交易方式推广较慢,电子商务活动还有很多现金交易等较原始支付清算方式的身影。在网络经济中、获取信息的速度和对信息的优化配置将成为决定网络金融效率的一个重要方面,但目前网络金融业务提供商的系统各自为政,有关信息资源不能共享、网络化的整体优势无法体现。
在当前的市场条件下,我国的网络金融业务还只是业务手段的一种创新,距离真正网络金融时代的差距还很大。虽然从理论上讲,网络金融业务可以降低客户与提供商双方的交易成本以及金融企业的营运成本,但目前由于传统业务方式与网络金融业务方式并存,特别是客户规模以及交易规模尚不够大,因此实际上是增加了成本,特别是网络金融业务提供商的软硬件投入成本和相应的管理成本。
当前国内客户对网络金融所涉及的各项交易活动普遍存在着困惑和疑虑,社会公众从心理上接受并真正掌握网络金融这一新生事物还需要一个过程。网络金融业务的发展不仅需要网络终端设备的普及,还需要参与者对电子商务及网络技术的熟练掌握和运用,而这些方面我国都存在相当的差距。前面提到过,大多数消费者目前过多地考虑了网络金融安全问题,却没有意识到网络金融业务可以方便地支付或转移资金,节约交易成本和自由管理个人账户等好处。而且中国的传统非常重视在交易中发生的个人接触,通常认为金融机构职员提供的真实服务是当前金融交易中的一个必备要素,因此网络金融这种非接触式的服务形式在推广中遇到的阻力较大。
统一标准问题网络金融立足于信息网络技术的应用,因此就摆脱不了信息网络技术的固有缺陷标准很难统一、这反映在网络金融业务中就表现为、整个金融业的网络建设缺乏整体规划,使用的软,硬件缺乏统一的标准,也没有完整,综合的网上信息系统。目前我国各金融机构的电子化建设基本上是各自为政,互不兼容、具体的网络金融业务也无明确的操作规程。统一标准的缺乏,严重制约着网络金融自身的发展。
统一标准问题在认证系统中表现的最为突出。网上认证系统是网络金融业务中支付清算的重要依据,但目前即使是中国金融认证中心CCA)颁发的电子证书仍然存在各自为政,交叉混乱的缺陷,身份认证系统不完善不统一、认证作用只是保证一对一的网络交易的安全可信,而不能保证多家统一联网交易的便利。例如在支付安全系统方面,招商银行网上交易中的货币支付是通过一网通网络支付系统实现的,该支付系统采用 技术双重安全机制;中国建设银行采用给客户发放认证卡的方式;中国银行在个人支付方面采用E协议进行安全控制,而在对企业认证方面则采用协议。由此可以看出、各金融机构之间使用的安全协议各不相同、既造成劳动的重复低效以及人力物力的浪费、也影响网络金融的服务效率。
我国关于网络金融的立法相对滞后,网络金融业务适用的规则少之又少,风险暴露后所涉及的责任认定,承担等问题,常常因无法可依而难以解决。而立法上的缺陷也给网络金融业务的监管带来了困难。长期缺乏制度上的约束和引导,网络金融发展过程中不可避免地出现了一些不甚和谐的地方、法律制度问题目前已经成为了网络金融发展中的瓶颈。
加强网络金融发展对策建议加强技术开发,保障网络金融安全先进的技术是安全的根本保障,因此必须加强信息技术企业与金融机构的合作,加大对适合我国网络金融系统安全需要的核心技术的开发力度;完善金融机构的内部网络建设,并在内部网络和互联网之间设置可靠的安全屏障。同时,各网络金融业务提供商应对其客户进行必要的安全教育,树立客户网上金融的风险防范意识,使客户能够掌握正确网络金融业务的操作方法,并对网络金融业务的风险有明确的认识。
加强宣传和营销、推广网络金融业务熟悉程度是网络金融发展中的一个关键因素,因此金融机构应加强对各类网络金融业务的宣传,从基本概念到实际操作步骤都应在潜在的客户中进行普及。只有让消费者真正了解了网络金融、才能够打消顾虑,体会到网络金融的优越性,从而激发对网络金融的潜在需求,促进网络金融的发展。
加强机构间的交流、统一网络金融业务标准金融机构的网络化建设要能继承各金融機构的既有资源并制定统一标准,保证网络金融业务的长远发展。信息技术企业在为金融机构开发新的软硬件时必须考虑到对现有各种资源的影响、要保证现有资源的利用和现行网络的正常运转;各金融机构要加强交流与合作,共同制定网络金融的统一标准,确保硬件,软件,通信协议的兼容性,保证网络金融的长期可持续发展。
加快网络金融立法工作,强化网络金融监管应根据国内具体情况并借鉴国外经验、以及结合未来的发展趋势,制定切实,科学,可行的网络金融法规,对经营范围,经营程序,经营标准,经营比例等制定具有可行性的规定,并对违规,违法经营以及计算机犯罪,危害网络安全等行为制订出合适的罚则。另外考虑到电子技术的快速发展,网络金融的相关立法应具有一定的前瞻性。
参考文献:
[1] 王元月等、网络金融的兴起及其在我国的发展[J],《金融理论与教学》
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[5] 黄宗捷,《网络金融》[M],北京:中国财政金融出版社,200。
作者单位:山东大学威海分校
安全风险评估无线网络论文范文第3篇
[摘 要] 网络金融是传统金融行业与互联网技术相结合的新兴领域。用户依靠互联网信息通信技术进行金融交易，包括投资、支付和其他形式的资金融通。随着互联网技术的飞速发展，网络金融发展速度迅猛，用户群体扩张迅速，对人类社会生活产生了重要影响。本文阐述了网络金融的定义，介绍了互联网背景下网络金融的主要特点，及其发展过程中暴露出的一些问题和风险，并针对这些问题和风险提出了相应的防范策略，同时对这些防范策略进行探讨。
[关键词] 互联网；网络金融风险；防范策略
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 13. 046
0 引 言
近年来，移动互联网、云计算、大数据等信息技术发展迅速，网络金融同样得到了蓬勃的发展，其业务范围几乎涵盖了金融业的所有领域。宏观上看，网络金融发展可以促进国家加快实施创新驱动发展战略，是促进经济结构转型升级的重要措施，对于提高我国金融服务的普惠性，促进大众创业、万众创新具有重要意义。但是，任何新兴事物在发展过程中都会出现一些问题和风险，网络金融作为一项新兴领域也不例外。甚至因为网络金融影响范围的广泛性，其暴露出的风险及问题已经引起了社会各界的高度重视，使得规范网络金融发展已经形成共识。基于此，我们对网络金融存在的风险进行探索分析，并提出针对性的防范策略，希望能够促进网络金融的长期稳定发展。
1 网络金融
1.1 网络金融定义
网络金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式[1]。互联网技术高速发展，其与金融行业的有机结合，已经成为一种必然的发展趋势，对金融业务、产品、服务等方面产生了颠覆性的影响。网络金融的迅猛发展给小微企业的发展带来了新的契机，同时增加了就业岗位，提高了人民生活质量，对社会经济的健康发展带来了积极的影响。
1.2 网络金融的主要特点
网络金融最主要、最基本的特点当然是互联网通信。除此之外，网络金融还有其自身独特的一些优缺点。优点主要包括运营成本低、业务处理效率高、客户覆盖范围广、发展速度快，缺点主要有监管难度大、风控弱、风险大[2]。下面我们对网络金融这些优缺点进行简单分析。
1.2.1 运营成本低
网络金融模式下，许多金融业务可以在网络平台上进行处理，不会受到时间和空间的制约，因此，金融机构可以减少甚至免除营业网点的设立，或者缩减营业网点的业务范围，缩小营业网点规模，减少网点员工数量，从而降低营业网点投资成本，达到降低金融机构运营成本的目的。另外，互联网用户通过网络平台可以方便快捷地找到心仪的金融产品，足不出户，大大节约了交通成本以及时间成本。
1.2.2 业务处理效率高
网络金融主要以计算机为业务处理手段，各项业务处理都有设定好的模式和流程，基本实现用户在客户端的自主操作，相较于线下业务处理模式，无须排队，速度快捷，用户体验更佳。如我们常用的转账操作，只需几个步骤，输入相应密码和验证码，操作就能快速完成，全程所需时间不超过一分钟。
1.2.3 客户覆盖范围广
网络金融模式下，每时每刻，每一个互联网用户都是网络金融平台的潜在客户，不存在地域限制和时间限制。另外，网络金融的客户以小微企业和个人用户居多，而这些客户群体正是传统金融机构容易忽略的群体，所以网络金融的存在对金融资源进行了更为有效的配置，对促进实体经济的发展具有不可忽视的作用。
1.2.4 发展速度快
网络金融以互联网为依托，随着近年来电子商务和大数据的快速发展，网络金融增长迅速。网络科技的快速发展，正在逐渐改变着人们的生活习惯，越来越多的人已經习惯了方便快捷地在各种网络平台上处理相关业务，包括网络金融业务，这就给网络金融的发展不断带来新的机遇，从而实现了网络金融的高速发展。
1.2.5 监管难度大、风控弱、风险大
虽然网络金融发展速度很快，但是在中国它仍然是一个新兴领域，准入门槛低，并且缺乏完善的法律法规和行业规范，监管难度较大[3]。另外，网络金融缺乏类似银行的风控、合规和清收机制，行业中隐藏着许多不易发现的风险问题，包括网络安全风险和信用风险。
2 网络金融的风险探讨
网络金融是互联网信息技术和金融行业的有机结合，所以其主要的风险有两大类，包括网络安全风险和金融行业的传统风险，如信用风险、流动性风险、操作风险以及法律合规风险等[4]。
2.1 网络安全风险
随着互联网技术的快速发展，网络安全问题逐渐凸显，由此导致网络金融风险已经发展到不可忽视的地步。网络安全的主要威胁包括网络攻击、病毒木马、伪基站、APT攻击以及无线网络安全。以网络攻击为例，一旦遭到网络攻击，网络金融平台可能无法正常运行，严重的甚至会出现网络金融平台瘫痪，严重影响平台用户的正常使用，同时，还可能造成用户个人信息丢失以及资金安全受到威胁的情况。另外，无线网络安全也是网络安全风险中的一个重要问题。随着移动端用户的增多，诸如饭店、宾馆等公共场所提供的无线网络安全问题，逐渐成为关注焦点。黑客可以通过公共无线网络侵入私人移动端，盗取私人信息，对社会大众的信息财产安全带来严重危害。
除此之外，网络金融平台自身也可能存在一些安全隐患，可能造成客户信息泄露，资金安全受到威胁等风险问题。
2.2 金融风险
网络金融，其本质依然是金融，仍然具有金融行业的特征风险，包括信用风险、流动性风险、操作风险、法律合规风险等。许多网络金融平台进行借贷业务时，对借、贷双方的资质并未进行严格的审核，贷款方可能无须任何抵押担保就能得到一定的贷款额度，这种情况下，一旦贷款方出现经营不善无力偿还贷款的行为，借款方的资金安全就无法得到有效保证。这种情况就是我们所说的信用风险。另外，我国征信机制并不完善，而网络金融无地域限制的特征，更加导致了信用风险的放大。
网络金融竞争日趋激烈，一些网络金融平台为了吸引客户，相继推出许多高收益、高流动性的金融产品，此类产品看似诱人，其实隐藏着较高的流动性风险。
个人终端、网络金融平台以及互联网本身可能存在一些设计缺陷，使得用户在网络平台进行业务处理时，发生操作错误，进而造成用户自身的资金损失等问题，这就是我们所说的操作风险。当然，也可能因为用户自身原因造成操作失误，从而带来操作风险。
网络金融作为一个新兴领域，缺少相应的法律法规对其进行约束，导致网络金融平台的一些行为，无法界定其是否符合法律法规，也就造成了我们所说的法律合规风险。
3 风险防范措施
针对上述提出的网络金融风险，我们就此提出了一些防范措施[5]。
3.1 网络安全风险防范措施
对于网络安全管理方面，应当制定健全的网络安全管理制度，并且严格遵守。网络金融用户应当选择安全性尽可能高的操作系统，并且对操作系统进行安全配置，包括设立防火墙、安装可靠的杀毒和安全管理软件等。另外，网络金融平台应该加强自身的安全性，定期对平台进行技术更新和维护，修复平台漏洞，对用户的账号实行安全管理，如设置安保密码，多重用户名，多重密码，涉及资金的操作应当使用验证码等。另外，在数据传输过程中，使用加密技术，保证数据的安全性，其他措施包括数据备份和审计等。
3.2 金融风险防范措施
首先，应当明确制定网络金融行业的经营准则，制定严格的行业准入标准，从根本上提高网络金融平台的质量。明确平台进行信息披露的责任，并且平台应当对所披露信息的及时性、准确性负责。另外，加快个人征信体系建设的步伐，从而帮助平台或借款人对贷款方的个人信用进行较为准确的判断。以上几点，即是针对信用风险提出的防范措施。
其次，针对操作风险，应当尽量减少个人终端、网络金融平台以及互联网本身的设计缺陷，进而避免用户使用网络平台时操作错误的发生。另外，针对用户自身操作失误造成操作风险的情况，应尽量将操作界面设计得简单明了，此外，用户初次使用平台时，应当进行简单的培训指引，增加用户对平台操作方法的了解，从而降低用户误操作的可能性。
再次，应当建立流动性风险的评估指标，实时监测各网络金融平台的流动性风险，同时利用数据挖掘技术对流动性风险进行分析预警。
最后，国家应当制定相应的法律法规，对网络金融的各个方面进行明确的法律规定，使各网络金融平台的经营管理人员能够清楚地了解自己平台的运营管理是否符合法律规定，进而大大保证了网络金融平台的规范性，降低了其法律合規风险。当然，随着网络金融的快速发展，相应法律法规也应当适时调整，避免其对网络金融的发展造成严重阻碍。
4 结 语
在当前的互联网背景下，网络金融应当加强监管力度，无论是传统的金融机构，还是网络金融时代新兴的金融机构和组织，都应当加强自身的风险控制，提升金融风险管理意识，创建新的金融管理模式，促进网络金融的健康发展。另外，监管部门应当严格落实国务院印发的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，规范网络金融业态，优化市场竞争环境，确保网络金融创新方向的正确性，降低网络金融风险案件的发生频率，并且建立网络金融长效监管机制，确保网络金融的持续健康发展，发挥网络金融支持大众创业、万众创新的积极作用。
主要参考文献
[1]姚国章，赵刚.互联网金融及其风险研究[J].南京邮电大学学报：自然科学版，2015，35（2）：8-21.
[2]郑国强，张聪.我国互联网金融特点与风险的研究[J].全国流通经济，2015（4）：82-83.
[3]徐征.互联网金融风险监管及对策探微[J].财会月刊，2017（23）：41-45.
[4]徐明.互联网金融风险及风险管理分析[J].中国商论，2017（1）：40-41.
[5]庞敏，邱代坤.互联网金融风险产生的路径与防范对策分析[J].理论探讨，2017（4）：116-120.
安全风险评估无线网络论文范文第4篇
摘要：随着计算机技术的飞速发展，使计算机网络的运用越来越方便，但在计算机网络给人们工作和生活带来很大方便的同时，计算机网络安全也给人们构成极大的威胁。黑客侵袭、病毒感染、数据泄密等网络安全问题在人们身边随时发生，只有解决计算机网络安全防范措施才能够保证计算机网络的安全使用。
关键词：计算机；网络安全；风险防范；分析
一、计算机网络安全的主要问题
（一）网络防火墙的局限性
在计算机网络的使用过程中，网络防火墙虽然能在安全性上起到一定的保护作用，但不能完全对网络安全起作用，很多时候对来自网络内部的攻击和计算机病毒的侵入方面不能起到有效的安全防护作用。计算机网络在使用过程中需要相应的系统与软件支持，以保证信息的存储、传送和接收。各种软件的设计不同，针对的作用也不同，在使用过程中不可能以同一种方式去进行网络安全保护，每一种软件也都存在着不同的系统漏洞，网络黑客就是利用了这些漏洞对计算机网络或计算机系统进行破坏或侵入。由于计算机网络安全产生的破坏促使计算机网络安全技术得到了大家的重视，并使计算机网络安全技术得到了快速发展。
（二）网络的多重性
计算机网络是全球网络，在对网络进行攻击的敌人不光来自于本地区用户，它包括全球每一个用户，不受时间和空间的限制；计算机网络面对全体用户开放，这就使我们无法预测到网络受到的攻击来自何方，进行何种类型的破坏；网络的使用具有很大的自由度，用户可以通过网络结点自由上网，并进行发布和获取各类信息。
二、计算机网络安全技术的种类
计算机网络安全技术随着计算机技术应用的范围越来越广也在不断地发展，不断更新的计算机网络安全技术使计算机网络安全问题得到了不断的改善。
（一）虚拟专用网技术
虚拟专用网（Virtual Private Network ，简称VPN）指的是在公用网络上建立专用网络的技术。其之所以称为虚拟网，主要是因为整个VPN网络的任意两个节点之间的连接并没有传统专网所需的端到端的物理链路，而是架构在公用网络服务商所提供的网络平台，如Internet、ATM（异步传输模式）、Frame Relay （帧中继）等之上的逻辑网络，用户数据在逻辑链路中传输。虚拟专用网技术是对行业内部局域网络的改善，它可以帮助用户进行远程访问，行业内部各机构构建局域内专用网络安全连接，并可以保证传递的信息的安全性。
（二）防火墙技术
防火墙是指由一个有软件和硬件设备组合而成的，在内网和外网之间、专用网与公共网之间构造的保护屏障。它是一种隔离控制技术，在某个机构的网络和不安全的网络之间建立一个安全网关，阻止对信息资源的非法访问，也可以使用防火墙阻止重要信息从企业的网络上被非法输出，以达到保护网络信息不受到非法用户的侵害。防火墙技术从原理上可分为包过滤型防火墙、应用级网关、电路级网关和规则检查防火墙四种，它们之间防范方式各不相同，根据具体需要可采用其中一种或混合使用。
（三）安全扫描技术
安全扫描是采用模拟黑客攻击的方式对目标可能存在的已知安全漏洞进行逐项检测，以便对工作站、服务器、交换机和数据库等各种对象进行安全漏洞检测。通过安全扫描可以有效的检测网络和主机中存在的薄弱点，防止攻击者利用已知的漏洞实施入侵。虽然安全扫描器不能实时监视网络上的入侵，但是能够测试和评价系统的安全性，并及时发现安全漏洞。
三、计算机网络安全风险防范措施
近年来，网络黑客活对网络攻击的事件越来越多，这就要求我们的网络安全技术更加完善，以应对各种侵入事件的发生，达到保护网络信息安全的目的。
（一）入侵检测技术
入侵检测技术能够帮助计算机系统应对网络攻击，提高了系统管理员的对网络安全的管理能力，以确保信息安全基础结构的完整性。它从计算机网络系统中的各关键点收集传递的信息，并对传递过程中的这些信息进行分析处理，以达到检查出网络中违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。入侵检测技术是在不影响计算机网络各项性能的情况下对网络进行实时监测，从而完成对内外部攻击和误操作的实时保护。入侵检测系统可以使系统管理员随时了解程序、文件和硬件设备等网络系统的任何变化，还可以为网络安全策略的制订给予一定的帮助。使用的过程比较简单，可以使工作人员很容易地获得网络安全。入侵检测的规模是根据对网络产生的威胁和对安全的需求的不同而设置，在入侵检测系统在发现被入侵后，能够及时作出响应，确保网络安全。入侵检测技术是一种主动性的安全防护技术，提供了对内外部攻击和误操作的实时保护，在网络系统受到侵入之前进行拦截。从国外市场入侵检测产品的快速发展可以看出，入侵检测技术受到人们的高度重视。国内入侵检测产品发展较慢，急需具有自主版权的入侵检测产品的迅速发展，入侵检测产品的发展仍具有较大的提升空间。
（二）防范IP地址欺骗技术攻击
IP欺骗技术也就是伪造某台主机的IP地址的技术。通过IP地址的伪装使得某台主机能够伪装另外一台主机，而这台主机往往具有某种特权或被另外的主机所信任。网络黑客在进行攻击时都是先对我们的主机信息进行侦察，以获取主机在网络中的IP地址，有取具体的IP地址，就可以使这个IP地址成为他的攻击目标，并向这个IP发动攻击。在防止IP地址被欺骗攻击可以在连接到网络时采用代理服务器的方法，从而保证网络安全。代理服务器的就是在客户机和远程服务器之间架设一个“中转站”，当客户机向远程服务器提出服务要求后，代理服务器首先获取用户的请求，然后代理服务器将服务请求转交远程服务器，从而实现客户机和远程服务器之间的联系。在使用代理服务器后，其它用户只能探测到代理服务器的IP地址而不是用户的IP地址，这就实现了隐藏用户IP地址的目的，保障了用户上网安全。
四、提高计算机网络信息安全的优势
计算机网络信息安全要建立完善的网络信息安全制度，不能只管用不管安全，要对管理制度进行落实，强化安全教育，建立人员档案进行定期培训，提高网络系统管理员的素质。有了规范的安全管理制度，就可以对所有业务的工作流程和操作规程都有了较为严格的要求，在录入业务数据和务资料时就能够达到准确快捷。
计算机网络信息安全往往都是随着开展的业务不断增加，数据量的越来越大，就会使系统暴露出越来越多的问题，应该尽快制定出一系列合理的实施方案，并指导涉及到网络信息安全的各项工作中，避免各类影响信息安全的问题出现。计算机网络安全包含的范围广泛，在进行网络安全信息应用等相关软件系统的研究时，要保证系统使用的通用性和实用性，要结合实际使用过程中有关情况，解决业务处理时的繁琐性，对业务操作规程进行规范。
安全风险评估无线网络论文范文第5篇
一、意识形态安全风险源的概念
意识形态安全风险源通常是指影响意识形态安全的因素, 影响我国意识形态安全的风险都是可以分析的。在这之中, 提前预防意识形态安全的办法可以降低由这些因素所导致的意识形态安全事件发生的可能性。
二、大数据时代我国意识形态安全风险源生成的主要原因
(一) 西方国家加紧对我国进行思想文化渗透
在二战之后, 虽然世界上的众多国家都遭到了严重的打击, 但是, 西方国家对我国的文化渗透似乎从没有减轻过, 西方国家意识到单单凭借武力打败一个国家是需要付出非常惨痛代价的, 所以, 就将目光注视在思想文化上, 而网络又是正好传播文化的恰当的媒介, 大家都知道, 网络起源于美国, 美国的语言、文化等要素都是网络媒介的核心内容。曾有人统计过, 在全球的信息网络中, 英文信息超过了百分之九十, 而中文信息却低于百分之一, 这种超强的网络传播对我国的思想文化造成了一定程度的危害。
(二) 我国主流意识形态的传播效果比较弱
在如今的大数据网络信息时代, 数据的传播具有一定的虚拟性, 同时, 隐蔽性与开放性并存。人们可以在网络中畅所欲言, 无论在天南海北, 都可以就同一个问题展开具体的讨论和探究, 这大大突破了传统媒介的控制范围。我国意识形态创新度较弱, 在当今的形势下, 应该加强意识形态的创新, 将一些抽象难懂的理论思想转化为大众所能接受和理解的主流意识形态。
(三) 网络新媒体在大数据时代的两面性
对于青少年学生来说, 自由与平等的网络信息平台交流方式, 能够让很多大学生喜欢利用网络平台来搜集材料、搜集信息, 并选择自己认为有道理、有意义的信息, 将其当做自己的思想观念来指导自己的行为举止。但是, 由于世界发展的不均衡, 网络技术和资源的发展也是不均衡的, 所以使得很多西方发达国家利用其先进的技术, 大力向发展中国家传播它们的文化, 以及它们的价值观。更有一些迂腐不堪的黄色毒瘤也趁机利用互联网的方式侵害腐蚀着我们的青少年儿童。面对五花八门、各式各样的网络信息, 学生们通常依靠着自己近似成熟但并不成熟的思维去辨别去选择。这样, 就会很容易受到西方外来文化的侵蚀, 逐步被西方文化所同化, 而忘记了自己本来的国家。另外, 网络游戏在大肆的发展, 学生的好奇心、贪玩心, 以及对于英雄们的崇拜, 会轻易的让学生陷入网络游戏之中。网络游戏大多都是暴力血腥的, 虚拟网络世界中的打打杀杀, 会导致现实生活中的大学生有暴力倾向, 甚至会形成反社会的人格, 这些负面信息铺天盖地席卷而来, 会对我国青少年的身心造成严重的危害。
三、大数据时代应对我国意识形态安全风险源的措施
(一) 提升我国意识形态话语权, 维护意识形态安全
在大数据时代, 文化的多元化日益明显, 意识形态领域的话语权也竞争的非常激烈。只有提升我国意识形态话语权, 才能够防止其他国家的肆意践踏。如何提高我国的话语权, 首先我们应该做好经济建设, 提高我国的经济实力, 因为发展才是硬道理。与此同时, 我国应该坚定文化自信, 从小便引导大家学习并热爱我国的优秀传统文化。
(二) 从民生视角维护主流意识形态安全
所谓民生, 就是人民的生计。改善民生, 实现广大人民群众的根本利益, 可以为我国的意识形态打下坚定的基础, 从基层出发获得民众的认可, 有利于我国意识形态的稳定, 这样依赖, 西方发达国家利用网络对我国进行文化渗透的可能性会很弱。
(三) 实现大数据时代我国意识形态安全治理的模式创新
现在的社交软件大多数都与大数据相连接, 使时间空间不再有限制, 更重要的是虚拟世界与现实世界在一定程度上出现了交融, 为了维护我国的意识形态安全, 我们应该做好创新工作, 突破传统的思维限制, 顺应时代的发展, 加强推进管理模式的创新。
(四) 大数据时代创建意识形态安全预防机制
在网络的进一步发展与广泛应用的同时, 西方发达国家对网络的不断渗透, 也可以看出网络的弊端, 所以我们应该努力保护我们的网络安全, 加强对网站的管理与监督, 相关部门也可以通过大数据来对信息做出相应的处理与分析, 加强意识形态安全工作的可信度。
四、结束语
总的来说, 大数据时代的到来, 为广大人民带来了一定程度的便捷, 但也由于它的两面性, 给人们带来了一定的困扰。保障计算机网络信息系统的安全是首要的问题, 网络环境日益复杂, 用户对于网络信息的隐私性要求也日益增高, 数据信息的价值量也是越来越大, 大数据信息的安全系统在这个体系中所占的地位越来越重要。所以, 只有防控好风险, 把握好安全这道门, 才能够充分地发挥好大数据时代下的信息系统的最大功效, 从而可以创造出更大的价值。
摘要：经过了农业时代、信息时代, 现在则到了大数据的时代。随着大数据时代的来临, 整个世界都已经改变了原来的风貌。与此同时, 我国也随之进入了风险社会时代, 大数据网络给我们带来便捷的同时, 也带来了大量的风险。从源头上看, 我国的意识形态存在严重的风险, 这个风险主要是由于意识形态的冲击、意识形态引导的难度较大。生成这些风险的原因在一定程度上可以归结为西方文化的渗透、我国文化传播效果弱、网络的双面性等。
关键词：大数据,意识形态安全,风险源分析,安全问题
参考文献
[1] 龙震岳, 魏理豪, 梁哲恒.计算机网络信息安全防护策略及评估算法探究[J].现代电子技术, 2015, 38 (23) :89-94.
安全风险评估无线网络论文范文第6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
【
【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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