安全審計(jì)系統(tǒng)

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安全審計(jì)系統(tǒng)范文第1篇

1 利用網(wǎng)絡(luò)及安全管理的漏洞窺探用戶口令或帳號，冒充合法用戶作案，篡改磁性介質(zhì)記錄竊取資產(chǎn)。

2 利用網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)距離竊取的商業(yè)秘密以換取錢財(cái)，或利用網(wǎng)絡(luò)傳播計(jì)算機(jī)病毒以破壞企業(yè)的信息系統(tǒng)。

3 建立在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的電子商貿(mào)使貿(mào)易趨向“無紙化”，越來越多的業(yè)務(wù)的原始記錄以電子憑證的方式存在和傳遞。不法之徒通過改變電子貨幣帳單、銀行結(jié)算單及其它帳單，就有可能將公私財(cái)產(chǎn)的所有權(quán)進(jìn)行轉(zhuǎn)移。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)帶來會(huì)計(jì)系統(tǒng)的開放與數(shù)據(jù)共享，而開放與共享的基礎(chǔ)則是安全。企業(yè)一方面通過網(wǎng)絡(luò)開放自己，向全世界推銷自己的形象和產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)電子貿(mào)易、電子信息交換，但也需要守住自己的商業(yè)秘密、管理秘密和財(cái)務(wù)秘密，而其中已實(shí)現(xiàn)了電子化且具有貨幣價(jià)值的會(huì)計(jì)秘密、理財(cái)秘密是最重要的。我們有必要為它創(chuàng)造一個(gè)安全的環(huán)境，抵抗來自系統(tǒng)內(nèi)外的各種干擾和威協(xié)，做到該開放的放開共享，該封閉的要讓黑客無奈。

一、網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)及基本要素

安全審計(jì)是一個(gè)新概念，它指由專業(yè)審計(jì)人員根據(jù)有關(guān)的法規(guī)、財(cái)產(chǎn)所有者的委托和管理當(dāng)局的授權(quán)，對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的有關(guān)活動(dòng)或行為進(jìn)行系統(tǒng)的、獨(dú)立的檢查驗(yàn)證，并作出相應(yīng)評價(jià)。

沒有網(wǎng)絡(luò)安全，就沒有網(wǎng)絡(luò)世界。任何一個(gè)建立網(wǎng)絡(luò)環(huán)境計(jì)算機(jī)會(huì)計(jì)系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)，都會(huì)對系統(tǒng)的安全提出要求，在運(yùn)行和維護(hù)中也都會(huì)從自己的角度對安全作出安排。那么系統(tǒng)是否安全了呢？這是一般人心中無數(shù)也最不放心的。應(yīng)該肯定，一個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的安全與否，不能單從雙方當(dāng)事人的判斷作出結(jié)論，而必須由第三方的專業(yè)審計(jì)人員通過審計(jì)作出評價(jià)。因?yàn)榘踩珜徲?jì)人員不但具有專門的安全知識，而且具有豐富的安全審計(jì)經(jīng)驗(yàn)，只有他們才能作出客觀、公正、公平和中立的評價(jià)。

安全審計(jì)涉及四個(gè)基本要素：控制目標(biāo)、安全漏洞、控制措施和控制測試。其中，控制目標(biāo)是指企業(yè)根據(jù)具體的計(jì)算機(jī)應(yīng)用，結(jié)合單位實(shí)際制定出的安全控制要求。安全漏洞是指系統(tǒng)的安全薄弱環(huán)節(jié)，容易擾或破壞的地方。控制措施是指企業(yè)為實(shí)現(xiàn)其安全控制目標(biāo)所制定的安全控制技術(shù)、配置及各種規(guī)范制度。控制測試是將企業(yè)的各種安全控制措施與預(yù)定的安全標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行一致性比較，確定各項(xiàng)控制措施是否存在、是否得到執(zhí)行、對漏洞的防范是否有效，評價(jià)企業(yè)安全措施的可依賴程度。顯然，安全審計(jì)作為一個(gè)專門的審計(jì)項(xiàng)目，要求審計(jì)人員必須具有較強(qiáng)的專業(yè)技術(shù)知識與技能。

安全審計(jì)是審計(jì)的一個(gè)組成部分。由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全將不僅涉及國家安危，更涉及到企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益。因此，我們認(rèn)為必須迅速建立起國家、、企業(yè)三位一體的安全審計(jì)體系。其中，國家安全審計(jì)機(jī)關(guān)應(yīng)依據(jù)國家法律，特別是針對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)本身的各種安全技術(shù)要求，對廣域網(wǎng)上企業(yè)的信息安全實(shí)施年審制。另外，應(yīng)該社會(huì)中介機(jī)構(gòu)，對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全提供審計(jì)服務(wù)，它與會(huì)計(jì)師事務(wù)所、律師事務(wù)所一樣，是社會(huì)對企業(yè)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全作出評價(jià)的機(jī)構(gòu)。當(dāng)企業(yè)管理當(dāng)局權(quán)衡網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所帶來的潛在損失時(shí)，他們需要通過中介機(jī)構(gòu)對安全性作出檢查和評價(jià)。此外財(cái)政、財(cái)務(wù)審計(jì)也離不開網(wǎng)絡(luò)安全專家，他們對網(wǎng)絡(luò)的安全控制作出評價(jià)， 幫助注冊會(huì)計(jì)師對相應(yīng)的信息處理系統(tǒng)所披露信息的真實(shí)性、可靠性作出正確判斷。

二、網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)的程序安全

審計(jì)程序是安全監(jiān)督活動(dòng)的具體規(guī)程，它規(guī)定安全審計(jì)工作的具體、時(shí)間安排、具體的審計(jì)方法和手段。與其它審計(jì)一樣，安全審計(jì)主要包括三個(gè)階段：審計(jì)準(zhǔn)備階段、實(shí)施階段以及終結(jié)階段。

安全審計(jì)準(zhǔn)備階段需要了解審計(jì)對象的具體情況、安全目標(biāo)、企業(yè)的制度、結(jié)構(gòu)、一般控制和應(yīng)用控制情況，并對安全審計(jì)工作制訂出具體的工作計(jì)劃。在這一階段，審計(jì)人員應(yīng)重點(diǎn)確定審計(jì)對象的安全要求、審計(jì)重點(diǎn)、可能的漏洞及減少漏洞的各種控制措施。

1 了解企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的基本情況。例如，應(yīng)該了解企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)的類型、局域網(wǎng)之間是否設(shè)置了單向存取限制、企業(yè)網(wǎng)與Internet的聯(lián)接方式、是否建立了虛擬專用網(wǎng)（VPN）？

2 了解企業(yè)的安全控制目標(biāo)。安全控制目標(biāo)一般包括三個(gè)方面：第一，保證系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)正常，數(shù)據(jù)的可靠完整；第二，保障數(shù)據(jù)的有效備份與系統(tǒng)的恢復(fù)能力；第三， 對系統(tǒng)資源使用的授權(quán)與限制。當(dāng)然安全控制目標(biāo)因企業(yè)的經(jīng)營性質(zhì)、規(guī)模的大小以及管理當(dāng)局的要求而有所差異。

3 了解企業(yè)現(xiàn)行的安全控制情況及潛在的漏洞。審計(jì)人員應(yīng)充分取得企業(yè)對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全保密計(jì)劃，了解所有有關(guān)的控制對上述的控制目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)情況，系統(tǒng)還有哪些潛在的漏洞。

安全審計(jì)實(shí)施階段的主要任務(wù)是對企業(yè)現(xiàn)有的安全控制措施進(jìn)行測試，以明確企業(yè)是否為安全采取了適當(dāng)?shù)目刂拼胧@些措施是否發(fā)揮著作用。審計(jì)人員在實(shí)施環(huán)節(jié)應(yīng)充分利用各種技術(shù)工具產(chǎn)品，如網(wǎng)絡(luò)安全測試產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視產(chǎn)品、安全審計(jì)器。

安全審計(jì)終結(jié)階段應(yīng)對企業(yè)現(xiàn)存的安全控制系統(tǒng)作出評價(jià)，并提出改進(jìn)和完善的方法和其他意見。安全審計(jì)終結(jié)的評價(jià)，按系統(tǒng)的完善程度、漏洞的大小和存在問題的性質(zhì)可以分為三個(gè)等級：危險(xiǎn)、不安全和基本安全。危險(xiǎn)是指系統(tǒng)存在毀滅性數(shù)據(jù)丟失隱患（如缺乏合理的數(shù)據(jù)備份機(jī)制與有效的病毒防范措施）和系統(tǒng)的盲目開放性（如有意和無意用戶經(jīng)常能闖入系統(tǒng)，對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行查閱或刪改）。不安全是指系統(tǒng)尚存在一些較常見的問題和漏洞，如系統(tǒng)缺乏監(jiān)控機(jī)制和數(shù)據(jù)檢測手段等。基本安全是指各個(gè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)達(dá)到的目標(biāo)，其大漏洞僅限于不可預(yù)見或罕預(yù)見性、技術(shù)極限性以及窮舉性等，其他小問題發(fā)生時(shí)不影響系統(tǒng)運(yùn)行，也不會(huì)造成大的損失，且具有隨時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并糾正的能力。

三、安全審計(jì)的主要測試

測試是安全審計(jì)實(shí)施階段的主要任務(wù)，一般應(yīng)包括對數(shù)據(jù)通訊、硬件系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)資源以及安全產(chǎn)品的測試。

下面是對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息系統(tǒng)的主要測試。

1 數(shù)據(jù)通訊的控制測試數(shù)據(jù)通訊控制的總目標(biāo)是數(shù)據(jù)通道的安全與完整。具體說，能發(fā)現(xiàn)和糾正設(shè)備的失靈，避免數(shù)據(jù)丟失或失真，能防止和發(fā)現(xiàn)來自Internet及內(nèi)部的非法存取操作。為了達(dá)到上述控制目標(biāo)，審計(jì)人員應(yīng)執(zhí)行以下控制測試：（1）抽取一組會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，檢查由于線路噪聲所導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真的可能性。（2）檢查有關(guān)的數(shù)據(jù)通訊記錄，證實(shí)所有的數(shù)據(jù)接收是有序及正確的。（3）通過假設(shè)系統(tǒng)外一個(gè)非授權(quán)的進(jìn)入請求，測試通訊回叫技術(shù)的運(yùn)行情況。（4）檢查密鑰管理和口令控制程序，確認(rèn)口令文件是否加密、密鑰存放地點(diǎn)是否安全。（5）發(fā)送一測試信息測試加密過程，檢查信息通道上在各不同點(diǎn)上信息的。（6）檢查防火墻是否控制有效。防火墻的作用是在Internet與內(nèi)部網(wǎng)之間建立一道屏障，其有效性主要包括靈活性以及過濾、分離、報(bào)警等方面的能力。例如，防火墻應(yīng)具有拒絕任何不準(zhǔn)確的申請者的過濾能力，只有授權(quán)用戶才能通過防火墻訪問會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)。

2 硬件系統(tǒng)的控制測試硬件控制測試的總目標(biāo)是評價(jià)硬件的各項(xiàng)控制的適當(dāng)性與有效性。測試的重點(diǎn)包括：實(shí)體安全、火災(zāi)報(bào)警防護(hù)系統(tǒng)、使用記錄、后備電源、操作規(guī)程、災(zāi)害恢復(fù)計(jì)劃等。審計(jì)人員應(yīng)確定實(shí)物安全控制措施是否適當(dāng)、在處理日常運(yùn)作及部件失靈中操作員是否作出了適當(dāng)?shù)挠涗浥c定期、硬件的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃是否適當(dāng)、是否制定了相關(guān)的操作規(guī)程、各硬件的資料歸檔是否完整。

3 軟件系統(tǒng)的控制測試軟件系統(tǒng)包括系統(tǒng)軟件和軟件，其中最主要的是操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和會(huì)計(jì)軟件系統(tǒng)。總體控制目標(biāo)應(yīng)達(dá)到防止來自硬件失靈、機(jī)黑客、病毒感染、具有特權(quán)職員的各種破壞行為，保障系統(tǒng)正常運(yùn)行。對軟件系統(tǒng)的測試主要包括：（1）檢查軟件產(chǎn)品是否從正當(dāng)途徑購買，審計(jì)人員應(yīng)對購買訂單進(jìn)行抽樣審查。（2）檢查防治病毒措施，是否安裝有防治病毒軟件、使用外來軟盤之前是否檢查病毒。（3）證實(shí)只有授權(quán)的軟件才安裝到系統(tǒng)里。

4 數(shù)據(jù)資源的控制測試數(shù)據(jù)控制目標(biāo)包括兩方面：一是數(shù)據(jù)備份，為恢復(fù)被丟失、損壞或擾的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)應(yīng)有足夠備份；二是個(gè)人應(yīng)當(dāng)經(jīng)授權(quán)限制性地存取所需的數(shù)據(jù)，未經(jīng)授權(quán)的個(gè)人不能存取數(shù)據(jù)庫。審計(jì)測試應(yīng)檢查是否提供了雙硬盤備份、動(dòng)態(tài)備份、業(yè)務(wù)日志備份等功能，以及在日常工作中是否真正實(shí)施了這些功能。根據(jù)系統(tǒng)的授權(quán)表，檢查存取控制的有效性。

5 系統(tǒng)安全產(chǎn)品的測試隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全的日益重要，各種用于保障網(wǎng)絡(luò)安全的軟、硬件產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生，如VPN、防火墻、身份認(rèn)證產(chǎn)品、CA產(chǎn)品等等。企業(yè)將在不斷的安全產(chǎn)品市場上購買各種產(chǎn)品以保障系統(tǒng)的安全，安全審計(jì)機(jī)構(gòu)應(yīng)對這些產(chǎn)品是否有效地使用并發(fā)揮其應(yīng)有的作用進(jìn)行測試與作出評價(jià)。例如，檢查安全產(chǎn)品是否經(jīng)過認(rèn)證機(jī)構(gòu)或公安部部門的認(rèn)征，產(chǎn)品的銷售商是否具有銷售許可證產(chǎn)品的安全保護(hù)功能是否發(fā)揮作用。

四、應(yīng)該建立內(nèi)部安全審計(jì)制度

安全審計(jì)系統(tǒng)范文第2篇

1技術(shù)方案

保證數(shù)據(jù)庫安全的一般方法包括：用戶身份證、存取控制、數(shù)據(jù)加密、審計(jì)跟蹤與攻擊檢測[1]。營銷數(shù)據(jù)庫審計(jì)系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)端口鏡像法，通過網(wǎng)絡(luò)端口鏡像獲取對數(shù)據(jù)庫的訪問、存取行為，并通過定制的安全審計(jì)設(shè)備實(shí)現(xiàn)對訪問數(shù)據(jù)庫操作行為的記錄及細(xì)粒度分析，同時(shí)提供實(shí)時(shí)監(jiān)控、違規(guī)響應(yīng)、歷史行為回溯等功能。

1.1技術(shù)原理該安全審計(jì)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對信息系統(tǒng)的各種事件及行為實(shí)行監(jiān)測、信息采集、分析并針對特定事件及行為采取相應(yīng)比較動(dòng)作[2]。從功能組成上包括信息采集、信息分析、信息存儲(chǔ)、信息展示四個(gè)基本功能。1)信息采集：通過技術(shù)手段獲取數(shù)據(jù)包、日志等需要審計(jì)的數(shù)據(jù)。2)信息分析：采用實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)分析引擎技術(shù)、基于規(guī)則的審計(jì)及數(shù)據(jù)庫的信息查詢和比較等技術(shù)相結(jié)合，對采集上來的信息進(jìn)行分析、審計(jì)。3)信息存儲(chǔ)：利用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備對采集到原始信息，以及審計(jì)后的信息進(jìn)行保存、備查，作為取證的依據(jù)。4)信息展示：包括審計(jì)結(jié)果展示界面、統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表功能、告警響應(yīng)功能等等，是審計(jì)效果的最直接體現(xiàn)。

1.2技術(shù)架構(gòu)審計(jì)系統(tǒng)為軟硬件一體設(shè)備，B/S架構(gòu)管理，由審計(jì)中心、WEB控制臺兩部分組成。審計(jì)中心負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包獲取、協(xié)議分析識別、日志記錄生成、策略下發(fā)。WEB控制臺負(fù)責(zé)系統(tǒng)管理與配置、策略管理、用戶管理、日志查詢、報(bào)表統(tǒng)計(jì)等功能。

2系統(tǒng)功能展現(xiàn)

通過對數(shù)據(jù)庫后臺操作與訪問進(jìn)行全監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)針對所有帳戶對數(shù)據(jù)庫訪問與操作的全面監(jiān)測審計(jì)，提供詳細(xì)的數(shù)據(jù)庫審計(jì)記錄及分類統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫異常操作監(jiān)測報(bào)警。具體功能展示如下：

2.1細(xì)粒度數(shù)據(jù)庫操作審計(jì)深入細(xì)致地對數(shù)據(jù)庫的各種操作及其內(nèi)容進(jìn)行審計(jì)，并且能夠?qū)徲?jì)用戶通過各種方式訪問數(shù)據(jù)庫的行為。具體審計(jì)內(nèi)容如下：1)建立企業(yè)敏感信息檢索庫，對敏感信息的讀取行為進(jìn)行審計(jì)。2)數(shù)據(jù)庫用戶登錄、注銷行為審計(jì)。3)數(shù)據(jù)的DML、數(shù)據(jù)表的DDL操作行為審計(jì)。4)賬號和角色的權(quán)限操作行為審計(jì)。5)對數(shù)據(jù)庫后臺操作腳本與所提交申請執(zhí)行腳本進(jìn)行比對審計(jì)。

2.2可視化審計(jì)界面審計(jì)系統(tǒng)為用戶提供了簡介易用的操作界面，多個(gè)監(jiān)控窗口，可以顯示多方面的安全信息，用戶可以在不同的頻道間切換。同時(shí)，用戶也可以自定義頻道，包括自定義布局和展示內(nèi)容，使普通管理員就能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行審計(jì)。

2.3實(shí)時(shí)監(jiān)控應(yīng)用服務(wù)狀態(tài)審計(jì)系統(tǒng)可監(jiān)控營銷系統(tǒng)各類應(yīng)用服務(wù)，不但可以監(jiān)控其狀態(tài)和響應(yīng)時(shí)間，還可以監(jiān)控詳細(xì)性能指標(biāo)，例如Oracle數(shù)據(jù)庫的表空間大小等，可以為管理員提供全面而詳實(shí)的參考信息。

2.實(shí)時(shí)預(yù)警審計(jì)系統(tǒng)可監(jiān)控營銷系統(tǒng)各類應(yīng)用服務(wù)，包括數(shù)據(jù)庫、中間件等，不但可以監(jiān)控這些應(yīng)用和服務(wù)的狀態(tài)和響應(yīng)時(shí)間，還可以監(jiān)控他們的詳細(xì)性能指標(biāo)，例如Oracle數(shù)據(jù)庫的表空間大小等，可以為管理員提供全面而詳實(shí)的參考信息。

2.5快速響應(yīng)與協(xié)同防御審計(jì)系統(tǒng)在識別出安全事件后，能夠自動(dòng)或者人為地對威脅進(jìn)行響應(yīng)，采取安全對策，從而形成安全審計(jì)的閉環(huán)。同時(shí)，能夠?qū)I(yè)務(wù)網(wǎng)中所有IP的流量進(jìn)行分析，能夠更為精確地定位安全威脅，并對符合策略的告警事件進(jìn)行阻斷，實(shí)時(shí)自動(dòng)阻止可疑行為。在發(fā)生告警后，審計(jì)系統(tǒng)可以通過語音播報(bào)、短信等方式對外發(fā)出通告，能夠執(zhí)行預(yù)定義命令行程序，并將事件屬性作為參數(shù)傳遞給該命令行程序。

2.6操作回放對訪問數(shù)據(jù)庫、FTP、網(wǎng)絡(luò)主機(jī)的各種操作進(jìn)行實(shí)時(shí)、詳細(xì)的監(jiān)控和審計(jì)，包括各種登錄命令、數(shù)據(jù)操作指令、網(wǎng)絡(luò)操作指令，并審計(jì)操作結(jié)果，支持過程回放，真實(shí)地展現(xiàn)用戶的操作。借助基于會(huì)話的行為分析（Session-basedBehaviorAnalysis）技術(shù)，審計(jì)人員可以對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中所有訪問者進(jìn)行基于時(shí)間的審查，了解每個(gè)訪問者任意一段時(shí)間內(nèi)先后進(jìn)行了什么操作，并支持訪問過程回放。真正實(shí)現(xiàn)了對“誰、什么時(shí)間段內(nèi)、對什么（數(shù)據(jù)）、進(jìn)行了哪些操作、結(jié)果如何”的全程審計(jì)。

2.7審計(jì)報(bào)表審計(jì)系統(tǒng)的報(bào)表分析引擎能從多種角度多種維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；能提供實(shí)時(shí)分析、歷史分析等分析手段；能對比統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，分析數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，將結(jié)果以圖形方式顯示、打印。同時(shí)，可以審計(jì)主機(jī)用戶和數(shù)據(jù)庫用戶的行為趨勢報(bào)表，審計(jì)和分析用戶的行為特點(diǎn)，為決策分析和調(diào)查取證提供數(shù)據(jù)支持。

3系統(tǒng)應(yīng)用成效

安全審計(jì)系統(tǒng)范文第3篇

關(guān)鍵詞 超大型數(shù)據(jù)庫；性能優(yōu)化；動(dòng)態(tài)表分區(qū)

中圖分類號TP392 文獻(xiàn)標(biāo)識碼A 文章編號 1674-6708（2013）82-0222-02

0引言

基于內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)系統(tǒng)，為了進(jìn)行事后統(tǒng)計(jì)分析和提供證據(jù)，需要將用戶指定范圍內(nèi)所有采集到的數(shù)據(jù)信息存入數(shù)據(jù)庫以及相對應(yīng)的文件中。能夠保存較長時(shí)間范圍內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)信息對于網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)系統(tǒng)來說是非常重要的，通常情況下需要保存最近三個(gè)月的歷史數(shù)據(jù)信息。

經(jīng)過前期需求和數(shù)據(jù)測試分析，1G的電信網(wǎng)絡(luò)中每天大約會(huì)增加6 000萬個(gè)數(shù)據(jù)文件和數(shù)據(jù)記錄，這樣其存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫規(guī)模非常大。數(shù)據(jù)庫規(guī)模的不斷變大，將會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能的急劇下降，使得數(shù)據(jù)庫維護(hù)的成本不斷上升，甚至造成周期性的停機(jī)。

1表分區(qū)

表分區(qū)技術(shù)就是當(dāng)數(shù)據(jù)庫中的某個(gè)表變得特別大時(shí)，可以根據(jù)一定的條件或者規(guī)則，將一個(gè)大表劃分為多個(gè)包含少量數(shù)據(jù)的分區(qū)，每個(gè)分區(qū)都是一個(gè)邏輯實(shí)體，是表的一個(gè)子集。通過將一個(gè)大表拆分成為多個(gè)更小的單個(gè)表，使得只訪問一小部分?jǐn)?shù)據(jù)的查詢執(zhí)行得更快。另外，對于這些小表可以更快地執(zhí)行維護(hù)任務(wù)（如重建索引、數(shù)據(jù)備份或?qū)雽?dǎo)出等）。

在超大型數(shù)據(jù)庫中，通常不使用單個(gè)分區(qū)中的大數(shù)據(jù)集，而采用經(jīng)過優(yōu)化設(shè)計(jì)的本地分區(qū)和訪問策略，能夠使查詢性能提高一倍以上，甚至幾十倍。采用表分區(qū)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)：

1）可以極大地縮短查詢時(shí)間；

2）減少數(shù)據(jù)加載時(shí)間，改善數(shù)據(jù)庫的可維護(hù)性；

3）解決從活動(dòng)數(shù)據(jù)庫中刪除歷史數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)修剪問題。

2動(dòng)態(tài)表分區(qū)

表分區(qū)按照實(shí)現(xiàn)的方式不同可以分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩種。所謂靜態(tài)表分區(qū)就是在數(shù)據(jù)庫初始化的時(shí)候按照預(yù)定格式一次性生成所有分區(qū)。而動(dòng)態(tài)表分區(qū)則是應(yīng)用程序根據(jù)一定的規(guī)則動(dòng)態(tài)創(chuàng)建所需分區(qū)，并對這些分區(qū)進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理和維護(hù)。采用靜態(tài)表分區(qū)技術(shù)的應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)比較簡單，但是可擴(kuò)展性較差。采用動(dòng)態(tài)表分區(qū)技術(shù)的應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)要復(fù)雜一些，但是開發(fā)出來的應(yīng)用程序可擴(kuò)展性較好，能夠根據(jù)不同的需求進(jìn)行擴(kuò)展。

靜態(tài)表分區(qū)是目前超大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)解決方案中普遍采用的一種技術(shù)，到目前為止，還未見一種比較完善的基于動(dòng)態(tài)分區(qū)的解決方案。另外，將基于動(dòng)態(tài)分區(qū)的超大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能問題的解決方案應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域是一個(gè)需要特別研究的問題。

設(shè)計(jì)開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)系統(tǒng)產(chǎn)品定位于100M~1000M以上的高端網(wǎng)絡(luò)用戶（兼容中低端用戶），其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理規(guī)模非常巨大，為了使得產(chǎn)品具有更好的擴(kuò)展性能，該系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)表分區(qū)技術(shù)。

3多表查詢

在采用分區(qū)視圖技術(shù)實(shí)現(xiàn)多表聯(lián)合查詢之前必須動(dòng)態(tài)創(chuàng)建一個(gè)包含多個(gè)成員表的分區(qū)視圖。對于超大型數(shù)據(jù)庫來說，動(dòng)態(tài)創(chuàng)建幾個(gè)表的分區(qū)索引視圖需要大量的時(shí)間。另外，分區(qū)視圖技術(shù)是通過使用聯(lián)合查詢運(yùn)算符來實(shí)現(xiàn)的，很多個(gè)大數(shù)據(jù)量表的聯(lián)合查詢性能是比較低的，這將在下面的性能測試中進(jìn)行說明。

采用臨時(shí)表技術(shù)則沒有多表聯(lián)合查詢的那些限制，實(shí)現(xiàn)也比較簡單，性能比執(zhí)行聯(lián)合查詢要好得多，但是產(chǎn)生的事務(wù)日志信息比較多。另外，采用臨時(shí)表技術(shù)的時(shí)候還可以利用多表分頁查詢機(jī)制來控制每次數(shù)據(jù)查詢時(shí)需要訪問的數(shù)據(jù)范圍以及返回的記錄數(shù)，以提高數(shù)據(jù)查詢的速度。對于性能要求比較高的超大型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序來說，建議采用臨時(shí)表技術(shù)來滿足動(dòng)態(tài)分區(qū)的數(shù)據(jù)庫查詢統(tǒng)計(jì)的性能要求。

4解決方案

本文采用一種如圖2所示的解決方案，來解決基于動(dòng)態(tài)表分區(qū)的網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)系統(tǒng)超大型數(shù)據(jù)庫的性能問題，并為開發(fā)人員提供獨(dú)立于數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的基于動(dòng)態(tài)表分區(qū)的數(shù)據(jù)庫通用訪問接口。

此方案在普通數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序的基礎(chǔ)上增加一個(gè)的基于動(dòng)態(tài)表分區(qū)的訪問接口的模塊，并對該模塊進(jìn)行優(yōu)化。

5結(jié)論

由于采取了動(dòng)態(tài)表分區(qū)技術(shù)并對相關(guān)接口進(jìn)行優(yōu)化，使得網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)系統(tǒng)的性能得到了很大提高。

在千兆環(huán)境壓力測試中每秒能提交9000條左右的數(shù)據(jù)記錄，各種數(shù)據(jù)庫查詢統(tǒng)計(jì)操作都能夠得到快速響應(yīng)，經(jīng)相同環(huán)境下的壓力測試其性能比同類產(chǎn)品都要響應(yīng)迅速。

參考文獻(xiàn)

[1]求是科技著.SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫管理與開發(fā)技術(shù)大全[M].北京：人民郵件出版社，2004

安全審計(jì)系統(tǒng)范文第4篇

關(guān)鍵詞：安全帶檢測；深度學(xué)習(xí)；支持向量機(jī)；智能交通；特征提取

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）11-0240-03

Abstract：Seat belt detection in intelligent transportation systems is an important research area. A seat belt detection algorithm for complex road backgrounds based on deep learning is proposed. It first extracts features from labeled vehicle， windshield， and seat belt regions， and those features are used to train the detection models by deep learning. Then， it detects the locations of the vehicle， windshield， and seat belt regions， and uses the relative positions among these vehicle components and their detection scores to train a support vector machine classification model. Finally， it performs a fine mapping and identification process using this classification model on the seat belt region. This method performs well when applied to a database of images collected by road surveillance cameras.

Key words： Seat belt detection； deep learning； support vector machine； intelligent transportation； feature extraction

針對駕駛員未系安全帶的這種危險(xiǎn)駕駛行為，以及為了響應(yīng)公安部門的需求，目前出現(xiàn)了很多種安全帶檢測方法。現(xiàn)有的安全帶檢測方法大多是基于邊緣檢測[1-2]和Hough變換[3]的方法進(jìn)行安全帶檢測。Guo等人[4]提出了安全帶檢測系統(tǒng)，包括安全帶檢測和駕駛員區(qū)域定位兩個(gè)模塊。該算法利用線性濾波器在HSV顏色空間[5]通過水平方向和垂直方向投影來確定車牌的位置，然后利用邊緣檢測算子（Sobel[6]，Canny[7]等）通過邊緣檢測得到車窗的上下邊緣，再通過幾何關(guān)系確定駕駛員區(qū)域的位置。該方法容易受到車身顏色影響，穩(wěn)定性較差。

為了解決安全帶檢測過程中的光照、車型、駕駛員著裝等因素對檢測結(jié)果的影響，本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN[8]）的安全帶檢測系統(tǒng)。當(dāng)采集到圖片后，首先粗定位車輛區(qū)域，并根據(jù)檢測算法得到車窗區(qū)域粗定位模塊，找到圖像上若干個(gè)車窗候選區(qū)域，最后通過安全帶檢測模型及支持向量機(jī)（SVM）分類器[9]處理得到安全帶檢測結(jié)果。

1 基于深度學(xué)習(xí)的安全帶檢測

1.1 CNN特征提取算法

深度學(xué)習(xí)[11-12]是通過大量的簡單神經(jīng)元組成，根據(jù)非線性關(guān)系將底層特征抽象表示為高層特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個(gè)二維平面組成，而每個(gè)平面包括多個(gè)獨(dú)立神經(jīng)元。網(wǎng)絡(luò)中由一些簡單元和復(fù)雜元組成，分別記為S-元和C-元。

1.2 檢測模型的構(gòu)建

如圖1所示，我們構(gòu)建了由三個(gè)CNNs組成的多尺度的特征提取模型。每個(gè)CNN模型共有八層，其中有五個(gè)卷積層和三個(gè)全連接層。對于每一張圖片，都會(huì)自動(dòng)的提取三個(gè)嵌套的越來越小的矩形窗口的特征，分別為車輛區(qū)域、車窗區(qū)域以及安全帶區(qū)域。這三個(gè)由CNNs提取的特征送到兩個(gè)全連接層，第二個(gè)全連接層的輸出被送到輸出層，最后用線性支持向量機(jī)分類器對所有子塊進(jìn)行分類。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.1 車輛及車窗檢測

本實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練集包括戴安全帶和未戴安全帶各2000張的車輛圖像，測試集包括戴安全帶和未戴安全帶各100張的圖像。本文共完成車輛檢測、車窗檢測和安全帶檢測三個(gè)實(shí)驗(yàn)。其中，對于車輛和車窗檢測部分，使用檢測率（CIR）和漏檢率（MIR）來作為系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)，計(jì)算方式如下式所示：

對于車輛檢測實(shí)驗(yàn)，選取6000車輛圖片用于訓(xùn)練模型。然后選取2000張車輛圖片作為測試圖片，并隨機(jī)分成10份。檢測結(jié)果示例如圖2（a）。平均檢測率為93.3%，平均漏檢率為6.7%。同時(shí)，對比了基于Adaboost算法[10]的車輛檢測模型，檢測結(jié)果示例如圖2（b），平均檢測率為90.6%，平均漏檢率為9.4%。

由此可以看出，本文算法在相同的數(shù)據(jù)庫上比Adaboost算法表現(xiàn)更好，具有更低的漏檢率和誤檢率。并且車輛檢測結(jié)果更適合用于后面的車窗檢測實(shí)驗(yàn)。

車窗檢測實(shí)驗(yàn)的示例如圖3所示。選取6000張車窗正面車窗圖片用于訓(xùn)練模型，選取2000張圖片作為測試集，并隨機(jī)分成10份。平均檢測率為93.6%，平均漏檢率為9.4%。

2.2 安全帶檢測

對于安全帶檢測部分，使用檢測率（CIR）、虛警率（WIR）和漏檢率（MIR）作為安全帶檢測系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)，計(jì)算方式如下式所示：

選取戴安全帶和未戴安全帶圖片各2000張圖片用于訓(xùn)練模型。選取2000安全帶區(qū)域圖片作為測試圖片，并隨機(jī)分成10份，每份包含戴安全帶圖片和未戴安全帶圖片各100張。通過基于深度學(xué)習(xí)的安全帶檢測算法，檢測結(jié)果示例如圖4所示，平均檢測率為92.1%，平均虛警率為6.4%，平均漏檢率為2.5%。

3 結(jié)論

安全帶檢測是智能交通系統(tǒng)中的一個(gè)重要研究課題。本文提出了一個(gè)高效的進(jìn)行安全帶檢測的系統(tǒng)，對于檢測部分，我們采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法，該特征更加適用于訓(xùn)練檢測模型。同時(shí)，我們結(jié)合SVM的后處理，提高了安全帶檢測系統(tǒng)的魯棒性，并且很大程度上減低了虛警率和漏檢率。

參考文獻(xiàn)：

[1] Ha D M， Lee J M， Kim， Y D. Neural-edge-based vehicle detection and traffic parameter extraction [J]. Image and vision computing， 2004， 22（11）： 899-907.

[2] Song G Y， Lee K Y， Lee J W. Vehicle detection by edge-based candidate generation and appearance-based classification [C]//Intelligent Vehicles Symposium， IEEE， 2008： 428-433.

[3] Ballard D H. Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes [J]. Pattern recognition， 1981， 13（2）： 111-122.

[4] Guo H， Lin H， Zhang S. Image-based seat belt detection [C]//2011 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety （ICVES）. IEEE， 2011： 161-164.

[5] 王運(yùn)瓊， 游志勝. 基于色差均值的快速車窗定位算法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件， 2004， 21（1）： 78-79.

[6] 張建軍， 羅靜. 基于改進(jìn)Sobel算子的表面裂紋邊緣檢測算法[J]. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2011年06期.

[7] Ali M， Clausi D. Using the Canny edge detector for feature extraction and enhancement of remote sensing images [C]//IEEE 2001 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2001：2298-2300.

[8] Li Guanbin， Yu Yizhou. Visual Saliency Based on Multiscale Deep Features [C]//2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）. IEEE， 2015： 5455-5463.

[9] 駱玉榮. 安全帶識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 北京：北京工業(yè)大學(xué)， 2008.

[10] 吳法. 圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)在未系安全帶駕車檢測中的應(yīng)用[D]. 杭州：浙江大學(xué)， 2013.

[11] A. Krizhevsky， I. Sutskever， G. E. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks [C]//Advances in neural information processing systems， 2012：1097-1105.

安全審計(jì)系統(tǒng)范文第5篇

【關(guān)鍵詞】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；計(jì)算原理；煤礦生產(chǎn)；安全性；評價(jià)系統(tǒng)；應(yīng)用；分析

在煤礦開采生產(chǎn)中，對于煤礦安全的評價(jià)主要是結(jié)合煤礦安全生產(chǎn)的相關(guān)控制原理以及要求標(biāo)準(zhǔn)，在煤礦開采生產(chǎn)中存在的風(fēng)險(xiǎn)和不穩(wěn)定因素進(jìn)行分析判斷，以對于煤礦開采生產(chǎn)中不安全情況以及事故發(fā)生的可能性以及影響程度，同時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的安全控制與解決措施的提供，以保證煤礦開采生產(chǎn)的安全與順利實(shí)施。結(jié)合當(dāng)前國內(nèi)對于煤礦安全評價(jià)的研究狀況，由于研究起步相對比較晚，因此還停留在理論研究上，對于實(shí)踐研究的內(nèi)容相對較少。此外，在進(jìn)行煤礦開采生產(chǎn)的安全評價(jià)中，隨著煤礦開采生產(chǎn)環(huán)境的變化，進(jìn)行其安全評價(jià)應(yīng)用的理論方法之間也會(huì)存在有一定的區(qū)別，其相關(guān)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之間也有一定的不同，但是，結(jié)合煤礦安全評價(jià)的實(shí)際，其安全評價(jià)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)主要可以分為四種類型，即相關(guān)性安全評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)以及類推評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、慣性評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、量變到質(zhì)變的安全評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等。下文將在對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法的原理分析基礎(chǔ)上，結(jié)合煤礦安全評價(jià)的相關(guān)指標(biāo)體系，對于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦安全評價(jià)體系的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行分析研究。

一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的計(jì)算原理分析

在實(shí)際計(jì)算應(yīng)用中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于一種前饋式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在各種計(jì)算評價(jià)中應(yīng)用相對比較廣泛。通常情況下，比較典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要包括輸入層以及隱含層、輸出層三個(gè)結(jié)構(gòu)層次，如下圖1所示，為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在實(shí)際計(jì)算應(yīng)用中是一種自主學(xué)習(xí)與反饋的計(jì)算形式，它主要是借助梯度搜索技術(shù)對于輸入層輸入的樣本進(jìn)行搜索后，通過自主學(xué)習(xí)，以迭代計(jì)算方式對于輸出值進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)通過與估計(jì)值方差之間的對比，以實(shí)現(xiàn)輸出調(diào)整，滿足實(shí)際的計(jì)算評價(jià)需求。值得注意的是，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法在自主學(xué)習(xí)的計(jì)算過程中，輸入信號的傳遞是自上向下傳遞實(shí)現(xiàn)的，在計(jì)算過程中，如果計(jì)算得到的輸出值和期望值之間的誤差比較大時(shí)，就會(huì)以反向傳播的方式，沿計(jì)算傳遞路線進(jìn)行返回調(diào)整，以對于計(jì)算誤差進(jìn)行控制和減小。

二、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的煤礦安全評價(jià)系統(tǒng)分析

應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法進(jìn)行煤礦安全評價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)構(gòu)建中，首先要結(jié)合煤礦開采生產(chǎn)中，對于煤礦安全產(chǎn)生影響的指標(biāo)因素，在進(jìn)行煤礦安全評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦安全評價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

1、煤礦安全評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

以煤礦開采生產(chǎn)中的礦井通風(fēng)安全評價(jià)為例，在進(jìn)行該項(xiàng)安全評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建中，首先需要明白礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評價(jià)指標(biāo)體系反映煤礦通風(fēng)系統(tǒng)的基本情況、主要特征和系統(tǒng)潛在危險(xiǎn)狀態(tài)。因此，根據(jù)礦井通風(fēng)系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性要求，煤礦安全評價(jià)指標(biāo)體系被劃分為4個(gè)一級指標(biāo)和19個(gè)二級指標(biāo)，如下圖1所示。在根據(jù)上述指標(biāo)因素對于煤礦的礦井通風(fēng)安全進(jìn)行評價(jià)中，需要用分級量化法把定性指標(biāo)轉(zhuǎn)換為定量指標(biāo)，同時(shí)將每個(gè)指標(biāo)劃分為5級，分別表示安全、比較安全、一般安全、不安全和非常不安全，每一級都有一個(gè)數(shù)值和取值標(biāo)準(zhǔn)與之對應(yīng)，安全評價(jià)過程中可以根據(jù)對象的具體情況確定相應(yīng)的評價(jià)值。

2、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的煤礦安全評價(jià)系統(tǒng)

根據(jù)上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與計(jì)算原理，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行計(jì)算評價(jià)時(shí)，其具體計(jì)算步驟如下。

首先，設(shè)置初始權(quán)系W（0）為較小的隨機(jī)非零值；其次給定輸入輸出樣本對，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出，其具體計(jì)算過程如下，設(shè)P組輸入、輸出樣本為（1），則在第P組樣本輸入輸出為（2），

在上示輸出計(jì)算中，Iip表示的是第P組樣本輸入節(jié)點(diǎn)i的第j個(gè)輸入；然后再進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算，假設(shè)Ep為第P組樣本輸入時(shí)的網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù)，則其計(jì)算公式如下（3）所示，

（3）

根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行安全評價(jià)判斷，如果，其中，ε表示預(yù)先指定的誤差，并且ε>0，則算法結(jié)束。否則需要繼續(xù)進(jìn)行反向傳播計(jì)算，也就是從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層按照梯度下降計(jì)算方式進(jìn)行反向計(jì)算，并對于每層的權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。如下式（4）所示，為神經(jīng)元j到神經(jīng)元 i的聯(lián)接權(quán)調(diào)整計(jì)算公式。 （4）

在上式中，η表示的是學(xué)習(xí)算子，為常值。

根據(jù)上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法的安全評價(jià)計(jì)算步驟，結(jié)合上述建立的煤礦開采生產(chǎn)中礦井通風(fēng)安全評價(jià)指標(biāo)體系，就可以采用Matlab7.6.0編制BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，同時(shí)使用BP算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和結(jié)果分析，然后用待預(yù)測樣本對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)，以實(shí)現(xiàn)對于煤礦礦井通風(fēng)的安全評價(jià)。在應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行煤礦通風(fēng)安全評價(jià)系統(tǒng)構(gòu)建中，整理和分析煤礦通風(fēng)系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)，獲得80個(gè)輸入輸出樣本進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，并用兩個(gè)樣本校驗(yàn)預(yù)測結(jié)果。進(jìn)行樣本校驗(yàn)中，通過調(diào)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置情況下，對于訓(xùn)練步數(shù)以及訓(xùn)練時(shí)間進(jìn)行設(shè)定，以進(jìn)行計(jì)算訓(xùn)練。根據(jù)最終計(jì)算訓(xùn)練結(jié)果可以實(shí)現(xiàn)對于煤礦礦井通風(fēng)的安全評價(jià)。