基于贝叶斯网络的可信平台控制模块风险评估模型

对可信平台控制模块(TPCM)的风险进行了分析,针对其特点和风险定量评估要求,提出了基于贝叶斯网络的TPCM风险评估模型。在对影响TPCM可信性的风险识别的基础上,根据风险之间的相关性,建立了贝叶斯风险评估网络模型;基于专家评价数据,进一步运用贝叶斯网络推理工具定量评估风险的发生概率及其影响,评估风险强度并对其进行排序,以确定整个TPCM中各风险的控制优先级。最后通过实例分析验证了该模型的有效性。     

面向可信软件的风险评估方法

风险管理逐渐成为开发高质量软件过程中的重要的组成部分。风险评估作为风险管理的重要活动之一,是风险控制的前提。贝叶斯网络作为风险管理的有力工具之一,是处理不确定性的有效方法。结合贝叶斯网络与模糊理论,提出一种风险评估方法,首先使用贝叶斯网络对影响可信软件的风险因素进行风险概率评估,然后利用模糊综合评价法进行风险综合影响评估。该方法用于软件项目的风险评估,为开发高质量的可信软件提供新策略。     

一种基于贝叶斯网络的建设项目风险评估方法

针对大型工程建设项目风险评估的实际需求,为对影响进度的风险做好预测,提出一种基于贝叶斯网络的工程项目风险评估模型及推理算法.算法在基于概率传播和更新的贝叶斯网络推理中引入项目管理中分配给相应角色任务的最早开始时间,最晚结束时间等约束受限资源的风险评价概率因子.仿真结果表明,采用上述方法可得出影响进度的风险因素的原因分析鱼形图,有利于积极预防项目建设中不利情况的发生.     

基于改进贝叶斯模型的信息安全风险评估

 随着信息化时代的到来,信息安全问题变得日益复杂与多样,因此急需一种高性能的解决方法。本文在前人的研究基础上进一步改进贝叶斯网络模型在信息安全风险评估中的应用。首先分析信息系统风险元素种类,提出一种新的确定风险因素的方法,即建立因素之间常见关联关系;然后依据因素关联关系确定信息系统指标体系,并结合经验积累的条件概率,利用Matlab贝叶斯网络工具箱（BNT）构建完整的贝叶斯网络风险评估模型,其中包括对评估流程、方法使用及风险等级确定的分析;最后通过实例分析改进的贝叶斯评估模型,对实验数据推理出风险各等级概率。仿真结果与实际结论相一致,表明改进的贝叶斯评估模型能够准确反映信息系统安全风险等级,是一种有效且合理的评估方法。     

基于credal网络的软件项目风险管理模型

针对软件项目的复杂性和不确定性,本文在贝叶斯网络基础上,提出了一种基于credal网络的软件项目风险管理模型.该模型不仅能处理专家估计风险因素的影响时给出的不精确概率,还能集结多专家的不同意见.实践证明该模型能充分利用项目数据和专家经验,通过概率推理,有效地预测潜在风险,辅助风险管理者确定风险源并及时采取措施以降低风险发生的概率.     

基于贝叶斯网络方法的无线局域网安全风险评估

作为一种统一的概率推理结构,贝叶斯网络可以用来表示变量集之间概率的依赖性.文章从防范攻击的角度审视无线局域网安全评估问题,提出了基于贝叶斯网络方法的无线局域网安全风险评估,通过风险因素的识别,结合无线局域网的特点,提出了风险评估的具体办法.     

基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型

提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型。随着软件项目的进行，该风险管理模型能够利用不断更新的项目数据持续地预测潜在风险，确定风险源并采取适当的应对措施降低风险发生概率。经实践检验，在软件开发过程中引入该风险管理模型能够有效地对风险进行管理，提高软件开发的成功率。     

基于贝叶斯网络的多属性信息安全风险评估

对基于贝叶斯网络的多属性信息安全风险评估方法研究,结合历史上发生的安全事件资料,评估安全威胁和脆弱性的概率,计算出各安全要素的风险值。对信息系统风险评估进行量化,使评估结果更加科学和客观。     

贝叶斯网络在软件项目风险评估中的应用

在软件项目生存周期早期或创新型项目的研发过程中,可用的案例数据很少或很不完整,项目风险多由专家经验进行主观评估,给风险的客观度量带来了很大的困难。提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险评估方法,不仅可度量风险影响程度的风险当量,还能度量出多种风险对某种风险后果的组合影响以及单个风险对整体后果的综合影响,从而增强了软件项目风险的预测和应变能力,为有效地降低风险发生概率、提高软件开发成功率提供了一种新的途径。     

建筑技术创新风险的贝叶斯网络模型分析--以绿色建筑技术创新项目为例

传统的计算方法难以对建筑技术创新风险进行定量分析。通过专家先验知识与问卷调查数据相结合,可以建立建筑技术创新风险评估的贝叶斯信念网络模型。采用NETICA软件拟合样本数据,得到网络模型各个节点间的条件概率分布。在某绿色建筑技术创新项目中应用结果表明贝叶斯网络模型能够比较准确地实现对建筑技术创新风险的定量预测,与工程实际情况对比具有较好的符合性。     

一种基于贝叶斯网络的软件项目风险管理方法

提出一种新的软件项目风险管理方法,采用贝叶斯网络同时对风险发生概率和风险影响进行推理.该风险管理方法能够随着软件项目的进行持续地评估潜在风险,并采取适当的措施应对风险.实践证明,在软件开发过程中引入该风险管理方法能够有效地对风险进行管理,提高软件开发的成功率.     

基于贝叶斯网络的软件项目风险分析过程

论文提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险分析过程。随着软件项目的进行,该风险分析过程能够利用不断更新的项目数据持续地预测潜在风险,并以此确定风险源并采取适当的应对措施降低风险发生概率。经实践检验,在软件开发的风险分析过程中引入贝叶斯网络技术能够有效地对风险进行管理,提高软件开发的成功率。     

基于EM-GA改进贝叶斯网络的研究及应用*

为了解决软件风险分析中可能出现的数据不完整以及影响因素间关系复杂的问题,提出了一种改进贝叶斯网络的软件项目风险分析方法。将遗传算法和EM算法相结合得到EM-GA算法,利用EM-GA算法对软件项目分析过程中贝叶斯网络结构中的参数进行学习,同时优化网络结构,通过实例验证了该方法的有效性及可行性。     

软件项目费用风险混合评估方法

在软件工程领域摹于公式模型预测的结果往往并不比人的经验准确,然而基于经验的预测方法也存在不少问题.提出的软件项目费用风险评估方法基于专家知识经验和历史项目数据,综合利用功能点分析方法以统计或估箅项目的大小,建立了由专家评估预测费用超出的BN模型,由历史数据得到费用超出与生产力之间的关系,从而计算计划项目的生产力.进而估计项目的计划费用,通过对项目当前生产力与计划生产力的比较,评估项目当前是否存在费用风险.方法与费用预测模型无关,费用预算和项目最终实际费用以相对应的理想项目费用为参照物,与在不确定性费用预算基础上进行费用风险分析评估的方法相比,具有较高的可靠性.