神经网络控制系统的安全性保障可以从多个方面着手。首先，需要对神经网络模型进行严格的训练和验证，确保其在各种情况下都能够给出正确的输出。其次，可以采用多重防护措施，包括数据加密、访问控制、安全审计等，以防止未经授权的访问和篡改。此外，建立完善的监控系统，对神经网络的输入和输出进行实时监测，及时发现异常情况并采取相应的应对措施也是非常重要的。最后，定期对系统进行安全漏洞扫描和风险评估，及时更新安全防护措施，以应对不断变化的安全威胁。
除了以上建议外，可以针对具体的行业或应用场景提出更具体的安全保障措施。例如，在金融领域的神经网络控制系统中，可以考虑引入区块链技术来确保交易的安全性和可追溯性；在工业控制系统中，可以采用物理隔离和双重验证等手段来提高系统的安全性。
总之，神经网络控制系统的安全性保障需要综合考虑技术、管理和制度等多个方面，通过多重手段来降低安全风险，确保系统的稳定运行和数据的安全性。