[发明专利]一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法

说明书

本发明涉及数据识别技术领域，具体涉及一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，包括：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；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；本发明能够对网络环境进行分析，并进一步的网络对应的网络密度进行评价，达到对网络环境及其信息数据传输安全分析的初步判定，并且采用建立云端数据库及威胁数据库的方式，对网络中传输的信息数据进行比对，从而确保对网络中的信息数据进行精准的判定，使网络环境安全稳定。

技术领域

本发明涉及数据识别技术领域，具体涉及一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法。

背景技术

计算机网络是指将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。

随着网络在人们日常生活中的普及，网络用户实时的在网络中发送信息数据与其他网络用户完成共享，但在这些网络信息中，常常会夹杂一些不利于网络健康和谐的信息数据，这些信息在网络用户所用网络中不断共享传输，进而导致这些信息数据无法被完全抹除，更进一步的影响到其他网络用户的网络使用安全及使用体验。

发明内容

解决的技术问题

针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，解决了上述背景技术中提出的技术问题。

技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种改进型神经网络模型的网络信息分析方法，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。

更进一步地，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。

更进一步地，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。

更进一步地，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。