[发明专利]一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法

权利要求书

1.一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：分析网络环境属性，构建信息数据传输通道，根据网络环境属性配置信息数据传输通道；

步骤2：获取当前网络环境属性，根据网络环境属性应用信息数据传输通道，通过信息数据传输通道实时接收网络中发出的网络信息数据，将网络信息数据在信息数据传输通道中读取；

步骤3：建立云端数据库，在信息数据传输通道对网络信息数据读取后，对完成读取的网络信息数据向语段数据库发送；

步骤4：分析信息数据传输通道应用网络密度，根据网络密度对当前网络进行安全评价；

步骤5：构建威胁数据库，设置数据反馈周期，根据信息数据反馈周期及信息数据格式进行打包向威胁数据库中发送；

步骤6：获取步骤5的下级子步骤54的判定结果，对判定结果进行记载，根据记载数据、云端数据库及威胁数据库中储存数据构建人工神经网络，应用人工神经网络对信息数据传输通道中的接收的信息数据进行实时处理。

2.根据权利要求1所述的一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，其特征在于，所述步骤1中分析的网络环境属性包括：局域网、城域网、广域网、个域网及无线网；

其中，为个域网、局域网或无线网配置的信息数据传输通道中网络链路节点数量根据用户端手动编辑设定，且网络链路节点数量不少于两组，为城域网、广域网配置的网络链路节点数量根据用户端手动编辑设定，且网络链路节点数量不少于四组。

3.根据权利要求1所述的一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，其特征在于，所述步骤2在信息数据传输通道中读取实时接收的网络信息数据时，同步对网络信息数据的格式进行识别，对识别到格式的网络信息数据在信息数据传输通道中向下一网络链路节点传输；

其中，网络信息数据的格式在信息数据传输通道中的各网络链路节点中执行，每一网络链路节点可识别若干格式的信息数据，网络信息数据在信息数据传输通道中传输时依次在信息数据传输通道中的各网络连接节点组成路径中进行格式识别，对未识别的网络信息数据进行舍弃，对识别的网络信息数据进行储存。

4.根据权利要求1所述的一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，其特征在于，所述步骤3中建立的云端数据库与步骤1中构建的信息数据传输通道中由网络链路节点组成路径中的最后一组网络链路节点相连接。

5.根据权利要求1所述的一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，其特征在于，所述步骤4中信息数据传输通道应用网络的密度分析通过如下公式进行计算，公式为：

无向图：；

有向图：；

式中：d为网络密度，取值范围为0~1；

n为网络中所包含的网络链路节点数n；

l为网络中所包含的网络链路节点连接数。

6.根据权利要求1所述的一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，其特征在于，用户通过手动编辑设定安全等级评价阈值，步骤4在根据网络密度对当前网络进行安全评价时，参考安全等级评价阈值对当前网络密度进行安全判定。