基于启发式约简的虚拟企业知识共享风险预警

从虚拟企业知识共享风险预警的评价标准入手,提出具有层次结构的风险预警评价属性模型。然后,利用粗糙集的基本理论和方法,建立基于启发式属性约简的虚拟企业知识共享风险预警模型框架结构图,并给出基于分辨矩阵的启发式指标属性约简算法,进行指标优化。最后通过实例说明该预警模型的有效性及实用性。     

机场安全可拓预警模型研究

运用可拓理论中基于参变量物元的动态评价模型,对机场安全预警模型进行了构建。首先根据调研建立了机场安全的预警评价指标体系,然后利用可拓关联函数方法确定各预警指标的权重,以综合关联度作为评价准则,最终根据模型确定出整体的预警等级,避免了预警模型的主观性。实例验证表明,该模型可针对机场安全状况提供有效的定量预警信息。     

基于粗糙集和灰色的供应链知识共享风险预警

从分析供应链的重要组织形式—虚拟企业的知识共享风险预警的评价标准入手,提出具有层次结构的风险预警评价属性模型。然后,利用粗糙集和灰色的基本理论和方法,建立基于粗糙集和灰色理论的供应链知识共享风险预警模型框架结构图,并给出其中的基于分辨矩阵的指标属性约简算法,优化评价指标。在此基础上,使用灰色理论对知识共享的风险进行评估。最后通过实例说明该预警模型的有效性及实用性。     

基于GIS的矿井自然灾害隐患识别、预警模型研究

以煤矿地理中间数据一体化管理的数据模型和数据结构为基础,文章提出了一种基于GIS的煤矿自然灾害隐患识别单体评判预警模型、区域评判预警模型以及两者综合的煤矿自然灾害隐患识别区域与单体联合评判预警模型,并详细研究了模型的数据要求和模型的实现流程等关键问题。     

基于粗集和模糊集物流联盟知识共享风险预警

基于对有关物流联盟（虚拟物流）知识共享文献的综述,提出物流联盟知识共享风险预警评价指标体系。然后,利用粗糙集和模糊集的基本理论和方法,建立物流联盟知识共享风险预警模型,并给出基于分辨矩阵的指标属性约简算法,优化模型的评价指标。在此基础上,使用模糊集理论对物流联盟知识共享的风险进行评估。最后通过实例说明该预警模型的有效性及实用性。     

基于FES和FTA的锅炉安全隐患预警及评价系统

锅炉系统中安全隐患与隐患征兆之间具有一定模糊性,难以建立精确的数学模型预测锅炉安全隐患。提出了一种基于FES和FTA的锅炉安全隐患预警及评价模型,该模型通过模糊推理,判断安全隐患征兆,预警锅炉安全隐患,对锅炉系统进行安全性、经济性等系统评价,为管理人员提供最优系统运行方案的重要参考依据。最后,基于Web技术设计开发了B/S结构的锅炉安全隐患预警及评价系统,系统应用结果表明,安全隐患预警结果准确率高,系统评价结果可靠有效。     

基于智能手机 ＭＥＭＳ 的地震早期预警决策方法研究

地震早期预警系统（Earthquake Early Warning, EEW）能够在震后数秒内快速估计地震影响，并通告可能受影响的区域，可以有效避免人员伤亡和财产损失。然而，传统地震早期预警系统需要耗费大量资金建设高密度地震台网。近些年，随着智能手机的普及，基于智能手机的地震早期预警（Smartphones-based earthquake early warning, SEEW）研究受到广泛关注。SEEW系统的误警率和漏检率一直是研究的难点，也是影响系统实际应用部署的关键。本文采用深度学习、统计推断等模型构建了一种SEEW决策方法：①通过在LSTM模型中引入注意力机制，建立手机地震信号触发模型；②提出了一种基于时空一致的手机触发比例算子，并建立了基于统计推断的地震判别模型。实验中，通过仿真平台测试了方法性能。结果表明，提出的方法与相关研究方法相比，在极低误警率下，地震成功预警率有显著提升。     

基于数据挖掘的财务预警模型设计与实现

利用决策树算法在筛选属性方面的优势，对传统ID3算法进行了改进，建立了一个精简的财务指标体系。然后，利用人工神经网络在建立财务预警模型方面优于其他线性和回归模型的特点，基于B-P模型构建了一个新的混合财务预警模型。最后，本文利用测试集中样本，将该模型与经典的Z计分模型的预警能力从第一错误率和第二错误率两个角度加以比较。通过实际样本的分析对本文建立的财务预警模型的预警能力进行了很好的验证。     

瓦斯灾害区域安全态势预警技术

为进一步提高我国煤矿瓦斯灾害区域防控能力、提升监管监察执法效能,研究了瓦斯灾害区域安全态势预警技术。根据我国煤矿监管监察行政管理模式,将预警区域划分为全国区域、省(市)级区域、煤监分局管辖区域、地市级行政区域4个区域层级,并根据分级管控的需要将预警划分为蓝色、黄色、橙色、红色4个等级,其对应的风险程度依次升高;从区域煤矿固有自然属性、矿井布局及采掘条件、事故的时空规律、宏观技术和经济政策、矿井重大隐患5个方面建立了瓦斯灾害区域安全态势预警指标体系,并构建了基于层次分析法的预警模型,实现了多指标的融合分析与决策;设计、开发了瓦斯灾害区域安全态势预警软件系统,实现了数据的动态采集与存储、综合分析和实时预警。     

驾驶人注意力分散的图像检测与分级预警

针对当前驾驶人注意力分散(DAD)图像检测的研究中,眼睛、嘴唇等目标易受到光照与遮挡的干扰,头部姿态模型的鲁棒性与准确性不易保证的问题,提出基于鼻孔图像识别的注意力区域识别方法与DAD层级预警.首先建立基于BF-SSR光照均衡法的Adaboost-肤色模型来识别驾驶人脸区域,在此范围内根据色度、面积与圆度的聚类特征来检测鼻孔,依据成像面上的鼻孔坐标变化来建立头部俯仰与横摆姿态模型,并解决头部平动时的参数初始化问题;然后定义头部横摆角、俯仰角、鼻孔中心坐标偏移量作为特征向量集,建立注意力区域的SVM分类模型;最后根据注意力偏离的时长、分配比例以及偏离的必要性建立DAD分级预警.实验结果表明,该方法对光照、眼镜、头部运动等干扰的鲁棒性好,头部横摆与俯仰姿态的平均误差为5.5°和4.9°,SVM对驾驶人注意力区域的分类准确率为85.8%,DAD预警准确率为85.4%.     

网络安全态势感知中态势评估关键技术研究

提出了一种安全态势评估模型。利用反正切函数和修正函数来设计证据理论中的经验函数,将证据理论引入到安全态势评估中,对部署在网络中的多种传感器设备提供的安全数据进行关联、融合,绘制安全态势曲线,给出当前网络的安全态势。对所提出的安全态势评估模型和算法进行了测试、验证。结果表明证据理论的应用很好地解决了网络安全态势评估问题。介绍了如何将这种评估模型应用到大规模网络安全态势评估中去。     

基于免疫的网络安全风险评估模型

风险评估是评价网络信息系统安全的有效措施之一,基于免疫网络安全风险评估较好的动态实时性,依据现有标准风险评估方程,设计了基于免疫机理的网络安全风险评估模型,提出了一种基于粗糙集的网络风险指标权重计算方法。实现层次化分析与动态评估,在保障动态实时性的同时,又能整体不孤立的对整个网络状况做出判断,增强了模型的健壮性。仿真实验结果表明了该模型的正确性和方法的有效性。     

一种基于模型的信息安全风险评估方法

基于模型的评估方法对信息安全风险评估具有重要的意义。该文提出一种基于统一建模语言、攻击树分析事件树分析模型的信息安全风险评估方法,运用面向对象的、半形式化的方法分析和描述安全风险相关要素,基于ATA模型深入分析评估关键信息资产的安全风险,基于ETA分析安全事件对业务的影响,提高风险评估的精确性和客观性。基于模型的方法还有利于风险评估相关要素模式的抽象和复用,以及评估工具的开发和应用,提高风险评估的生产率。     

基于GA参数优化的t-SVR网络安全风险评估方法

为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型（t-SVR）。利用遗传算法（GA）的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足,提高了网络安全风险评估的准确率,缩短了评估时间,评估性能更加稳定。     

面向工业控制系统的灰色层次信息安全评估模型

工业控制系统（IndustrialControlSystem,ICS）信息安全评估是确保工业控制系统安全、稳定运行的基础和保障,更是制定安全管理防范措施的指南针。文章基于ICS安全需求特殊性,结合ICS信息系统网络架构部署,给出针对ICS的安全指标体系和评估细则,并提出了自下而上、分层次、分区域的安全评估模型及相应的定量计算方法。该方法在对安全评估指标划分的基础上,对各区域指标重要性进行权重比较计算,并采用了灰色数学模糊聚类计算,消除了评估人员的主观不确定因素,最终计算得到安全等级。测评案例表明,该模型减轻了安全测评人员的综合评价任务,实现了ICS安全的定量评价,提高了安全评估的准确性,为工业控制系统的安全提供保障。     

安全措施延迟对信息安全风险的影响研究

现有绝大多数风险评估模型均是基于静态模型指导下的统计学方法,并未考虑到网络空间要素间的动态作用,已知的风险评估工具也不支持在风险分析和评估过程中考虑安全措施的延迟问题。针对上述问题,分析了安全防护措施延迟的原因,提出了一个考虑了延迟因素的信息安全风险评估动态模型,为基于时滞非线性模型所得的统计数据和定性评估所得的结果创建更为灵活的风险评估工具提供了可能。利用模型对安全措施延迟对信息安全风险的影响进行了仿真研究,结果表明,针对威胁及时采取安全措施能有效地降低信息安全风险。     

一种融合多源数据的网络安全态势评估模型

网络安全态势评估是目前网络安全领域的研究热点之一。对国内外已有的网络安全态势评估方法进行了分析和比较,提出一种融合多源数据的网络安全态势定量评估模型。同时考虑主机和链路对网络安全态势的影响,将网络安全态势指标归纳为主机安全指标和链路安全指标。采用改进D-S证据理论融合日志记录、告警信息和其他探针数据,得到精简的主机安全事件集合和链路安全事件集合。依据相应的服务信息分别计算主机安全态势和链路安全态势,实现网络安全态势定量评估。通过网络仿真软件构建网络实例,对所提出的网络安全态势评估模型进行了验证,实验结果表明该模型可以准确地对网络安全态势进行定量评估,评估结果能够客观地反映网络安全态势的变化趋势。     

网络安全综合评价方法的研究及应用

网络安全是一复杂的系统工程,为了对网络安全进行综合评价,采用管理理论中较为成熟的德尔菲法,对影响网络安全的各种因素及目前常用的安全防范措施进行了深入研究,确立了网络安全综合评价指标体系,建立了层次分析法安全评价模型.在理论研究基础上设计并初步实现了网络安全综合评价支持系统软件.研究结果表明,这一模型能有效地对网络安全等级进行综合评价.     

支持向量机实现网路安全态势评级

为了缓解越来越严重的网络安全问题,可以使用网络安全态势评估技术,提前将影响网络安全的因素进行优化。尝试将支持向量机技术应用于网络安全态势评估之中,取了一种人工神经网络的评估方法应用与之作对比,采用了大量的实验数据训练模型,并用部分数据进行测试。     

使用BP神经网络进行网络安全态势评估

为了缓解越来越严重的网络安全问题,我们可以使用网络安全态势评估技术,以评估结果为指导,提前将影响网络安全的因素进行优化。尝试将BP神经网络应用于网络安全态势评估之中,采用了大量的实验数据训练模型,并用部分数据进行测试。