基于熵的逼近于理想解的排序法空袭目标威胁度评估

对空袭目标进行威胁评估是水面舰艇火力组织的基本依据,针对传统逼近理想解的排序法（TOPSIS法）在确定权重系数上的缺陷和不足,运用熵理论处理空袭目标的客观信息,确定目标各个属性权重,将权重运用到TOPSIS法模型中,提出了基于熵的TOPSIS改进算法,并将该算法应用于多目标威胁评估中。实例分析结果符合部队实际,证明了该算法是合理和有效的。     

改进TOPSIS的多时刻融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊数排序模型.首先,根据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重;然后,通过逼近理想解排序法衡量直觉模糊数信息量的大小,利用直觉模糊熵表征直觉模糊数信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好构建基于信息量和不确定性的直觉模糊数排序模型,得出单时刻的目标威胁排序;最后,利用泊松分布逆形式构建时间序列权重,从而融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序.仿真结果表明,所提出的算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强、可靠性高.     

基于改进灰色关联算法的目标威胁评估

针对防空作战中目标威胁评估问题,提出一种基于改进灰色关联算法(IGCA)的威胁评估方法。针对已往目标威胁评估中仅评估当前时刻的不足,采取对时间序列赋予权重的方法,构造多时刻目标威胁模型。运用层次分析与熵权法共同计算实时综合权重,使目标威胁因素的权值既体现专家经验,又反映数据的客观有序性;采用集对分析理论,将权值折算到同一层次,使其更加合理。最后,运用基于理想解的改进灰色关联算法,得出最终目标威胁排序。仿真分析表明,评估方法可以克服采取单一算法得出目标威胁相同的情况,融合多个时刻目标信息的评估方法更加准确、可靠。     

基于属性识别理论的网络威胁评估方法

针对网络威胁评估问题,提出一种基于属性识别理论的网络威胁评估方法。通过提取一段时间内网络攻击事件的指标,采用熵值确定权重并建立模型,对攻击事件进行评估、分级,进而量化出该段时间内网络的威胁程度。实例分析结果表明,该方法简单、实用,能够有效进行网络威胁的评估。     

基于信息融合的网络安全态势评估模型

针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击评估不准确和网络安全态势评估不全面的问题,提出了一种基于信息融合的网络安全态势评估模型。首先,提出了以数据包信息为原始数据的DDoS攻击威胁评估方法,提高了评估的准确性;然后,对原有的通用弱点评价体系(CVSS)进行改进并对漏洞脆弱性进行评估,使得评估更加全面;其次,结合客观权重和主观权重,并以序列二次规划(SQP)算法对组合权重进行寻优,降低了融合的不确定性;最后,将三者进行融合得到网络的安全态势。通过搭建入侵检测平台,利用不同的规则库,针对相同DDoS 攻击的报警数会相差3 个数量级,与依赖报警数评估方法相比,以数据包信息评估DDoS 攻击的方法可得到准确的DDoS攻击威胁态势。仿真对比结果表明,提出的模型和方法能够提高评估结果准确度。     

基于评判矩阵的网络信息安全风险评估

针对传统网络信息安全风险评估方法实用性较低的问题,笔者进行了基于评判矩阵的网络信息安全风险评估研究。笔者根据网络信息安全风险评估的原则选取了具有全面性、可比性以及稳定性等具有代表的评估指标,根据评估指标的特点建立评判矩阵,运用1-9标度法对指标权重进行求解,根据指标权重将网络信息安全风险分为5个级别,并分别构建网络信息安全风险评估函数,以此建立了基于评判矩阵的网络信息安全风险评估模型,并对网络信息安全风险进行逐层评估,经过试验验证了该模型具有良好的实用性。     

模糊熵层次分析法的网络安全评估方法研究

针对传统模糊层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)存在固定权重使得评估精度较低和简单的极大极小操作符影响评估准确度等问题,提出了一种改进的模糊熵层次分析模型用来评估网络安全。模型中主观权重利用层次分析法求解,客观权重采用信息熵计算,并给出了判断矩阵的一致性条件。最后,以实际案例的网络评估案例对本文所提方法进行分析验证,验证了判断矩阵满足一致性要求。通过与AHP法、信息熵法和传统模糊AHP法的对比,验证了本文所提方法在处理网络安全评估时具有一定优势。     

基于改进灰关联分析的目标威胁评估模型研究

目标威胁度评估是指挥决策的重要环节,也是武器资源有效分配的重要依据。灰关联分析（GRA）在评估决策中应用广泛,但其存在一定的局限性。针对传统GRA的局限性,提出了改进的GRA法——RGRA法,建立了目标威胁评估模型,并给出了应用实例及其性能分析。分析结果表明,RGRA是一种切实有效的目标威胁度评估方法,应用该方法的系统效能比应用传统GRA方法提高约10%。RGRA方法综合考虑了决策者的偏好以及数据在形状和数值上的差异,评估模型数学理论严谨,意义明确,具有良好的实用价值。     

基于目标作战意图信息融合的威胁评估方法

针对不确定信息条件下目标威胁评估缺乏融合作战意图信息的现状,提出一种基于IFIOWA算子并融合目标作战意图信息的目标威胁评估方法.首先,基于战场目标不确定信息,以直觉模糊集为基础,利用直觉模糊诱导有序加权平均算子(IFIOWA)进行信息集结;其次,利用灰色关联群决策方法将作战意图信息与指标值知识测度进行融合,作为IFIOWA算子诱导值;再次,通过最小二乘方法融合基于指标排序位置权重和基于评估信息权重,获得多类型融合的IFIOWA算子位置权重;最后,基于IFIOWA算子对指标信息进行集结,并利用理想解贴近度的方法计算目标威胁度.威胁评估算例表明,所提方法能够融合目标作战意图信息,评估结果合理有效.     

基于D-AHP和TOPSIS的火电厂控制系统信息安全风险评估

火电厂控制系统信息安全风险评估往往存在主观性强和不确定性等问题,而这些问题会对评估结果产生一定影响.对此,提出一种基于D 数偏好关系改进层次分析法(D-AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)的电厂控制系统信息安全风险评估方法.根据工业控制系统风险评估的相关行业标准,识别工业控制系统的资产、威胁、脆弱性及现有安全措施,建立评估指标体系和层次结构模型.针对评估专家经验差异导致的评估信息不确定性,先使用D-AHP方法求解各指标影响权重,再使用TOPSIS法求出专家权重,最后得到电厂控制系统信息安全风险值.实例分析表明了所提出方法的有效性,同时提高了评估结果的正确性.