Page 107 - 基于深度学习的人工智能技术研究

第三章 深度学习理论与实践

当然在数据传输中使用者也可以选择对数据是否进行加密，如果签名的报表不需
要机密性，当然也可以不必要对数据进行加密。在日常使用中根据不同的情况使
用不同的加密方式，在此数字签名技术大致可以分为以下两种类型：一是个人单
独签名，二是多重数据签名。个人单独签名指的是一对一的形式，一台计算机对

于一个数据的加密模式，在数据的处理中仅对单一的数据进行加密传输，在形成
一定的编码和格式之后，传输到指定的计算机网络中，该过程体现单一性和独立
性；多重数据签名模式针对一对多的结构，首先的条件也是先对整个数据进行加
密，当该数据需要多人观看时进行大面积的传输过程，在这一过程中会产生多个

加密文件，形成多个密钥。发送者通过签名顺序，逐一传输到每一个人网络中，
为每一个人配置一把钥匙要打开文件内容，在每一个环节之上都必须保证密钥的
准确性，当某一环节的传输出现异常，计算机系统会进行后台分析，终止文件的
传输，在确认无误之后，才能保证文件的继续传输，最后在末尾的签名者完成步

骤之后，终止传输到接收者计算机之上。
（三）对基于深度学习的神经网络未来展望
在当下的网络安全管理中，为了提高网络安全管理的效率和分辨能力，大部
分采用一定的云计算智能算法，通过深度学习的神经网络，可以让计算机在面对

不同的病毒时进入到深度学习状态，分析可能存在的威胁以及病毒的种类，做出
智能化的判断分析，在对面网络攻击时可以完全由神经 AI 系统控制，实现自动
化管理自动化监测。在神经网络中，每一个代码都代表着一个神经元，当外界网
络攻击产生时其神经元就会通过高速的神经细胞传导进入中枢网络，实现牵一发

而动全身的效果，提高了整个防护过程的联动性和快速应答能力。在未来的计算
机网络安全防护发展中需要不断深度开发智能 AI 管理对网络空间安全的应用，
实现神经网络建设的全覆盖。
综上所述，网络安全已经成为人们生活中的重要问题，在国家安全领域和公

民个人权益财产安全方面都构成一定威胁。21 世纪是信息化时代，构建良好的
网络安全环境是我们每一个人的责任和义务。政府严格把控，公民自觉遵守，将
数据签名技术得到最大程度的应用，一同构建安全绿色的计算机网络环境。

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