电信网风险评估方法研究

本文在已有风险评估模型与方法的基础上,结合电信网的特点,提出了一种针对电信网的综合风险评估方法。     

浅谈网络安全的风险评估方法

随着网络技术的日新月异,网络安全越来越成为人们关注的热点问题。网络安全的风险评估,在网络安全技术中具有重要的地位,有利于及时了解网络系统的安全状况。在计算机网络的运行过程中,对网络系统的总体安全性能进行评估,可以为安全体系的构建提供依据,有效地进行网络安全风险管理。本文以网络安全为切入点,在概述网络安全风险评估的基础上,重点探讨了网络安全的风险评估方法,旨在说明网络安全风险评估的重要性,以期为网络安全的风险评估提供参考。     

基于情景感知的网络安全风险评估模型与方法

现有情景感知框架对网络安全风险评估没有精确的量化方法,为此,结合DS证据理论和协商目标风险分析系统,提出一种基于情景感知框架的网络安全风险评估模型.基于DS理论进行网络安全威胁信息融合和情景识别,采用概率风险分析进行逐层风险量化和网络安全风险判别,并以低轨道卫星通信网为例进行网络安全风险评估仿真实验,结果验证了该评估模型和方法能有效识别威胁情景,并提高风险评估判别的准确性.     

专用园区网络系统安全风险评估研究

对网络安全的风险评估不仅是专用网络系统建设的重要内容,也是其园区单位进行网络安全规划、实施与管理的基础.结合园区网络系统安全的现状,阐述了对专用园区网络信息安全风险评估问题的认识,通过构建风险评估模型及量化方法,结合评估过程实例,分析了目前用于专用园区网络系统安全风险评估的主要过程,并针对网络信息安全风险评估结果中存在的问题,研究了相应可行的方法对策.     

自评估系统研究与应用

随着国民经济和社会发展对电信网的依赖程度日益加深,对电信网的安全要求也日益提高,而安全风险评估是电信网安全建设的前提和基础,具有十分重要的意义。其重要性主要体现在两个方面:合规性和预防性。     

浅析计算机网络安全风险评估、控制和预测技术

随着政治、经济、文化的发展,计算机网络技术也得到快速的发展,并且其在人们生活中的作用也越来越重要.伴随着网络技术的发展,网络安全问题也成为网络环境健康发展的关键.本文首先对计算机网络安全的含义和特征,以及计算机网络安全风险评估、控制和预测技术研究的现状进行分析;进而对计算机网络安全的主要问题进行了分析;最后,对计算机网络安全风险评估、控制和预测技术给予了研究.以期为网络技术在我国政治、经济、文化、环境等领域的应用提供理论基础.近年来,随着科学技术的快速发展,计算机网络技术也发展较快,其在人们的生产、生活中的应用也越来越广.但是,当人们利用计算机网络技术进行信息处理的时候,往往会忽略计算机网络安全的关键性,进而导致计算机网络问题频繁出现,网络的安全性受到挑战,最终影响计算机网络技术的应用.因此,计算机网络安全风险评估、控制和预测成为了人们关注的焦点,网络安全问题也成为计算机网络技术发展中亟待解决的问题.本文通过对计算机网络安全问题进行分析,以及对计算机网络安全风险评估、控制和预测技术的进行研究,从而为我国计算机网络技术的发展提出不要的防范措施.     

基于数据挖掘算法的医疗网络安全风险评估

以提升医疗网络安全风险评估精度为目标，提出基于数据挖掘算法的医疗网络安全风险评估方法。首先采用病态指数循环分析法确定医疗网络安全风险评估指标，构建医疗网络安全风险评估指标体系，并采用层次分析法设置每个评估指标的权重值，然后采用马尔科夫链和模糊综合法设计医疗网络安全风险评估模型，最后进行医疗网络安全风险评估仿真测试实验。实验结果表明，风险评估结果符合实际情况，风险评估精度极高，评估结果有效可信。     

基于SVM的网络安全风险评估模型及应用

网络安全风险评估是解决网络安全行之有效的措施之一,本文以支持向量机为基础,将网络安全风险评估归纳为一个支持向量回归问题,结合组合核函数的优点,建立了基于SVM的二分类网络安全风险评估模型,并给出了模型实现方法;以资产、威胁和脆弱性为风险评估指标,以及低、较低、中、较高、高五个风险程度等级建立了综合评估体系。结合某企业6月份网络安全记录样本,以组合核函数为评估模型的核函数,通过交叉验证和最速下降法,得到了最优预测模型。实践证明,该模型对网络安全风险评估是可行的。     

浅析网络安全风险评估问题

网络安全性能的预先识别、对网络整体的安全性能的掌握对网络安全非常重要。该文主要就网络安全风险的系统体系结构设计进行探讨,主要讨论了脆弱性扫描客户方子系统设计、脆弱性扫描服务器以及系统风险评估子系统设计三部分,对于深化网络安全风险评估具有一定作用。     

基于隐马尔可夫的网络实时风险评估

在基于隐马尔可夫模型的网络安全实时风险评估中,状态转移概率矩阵的确定是关键一步,目前基本上都是依据经验给出,具有很大主观性,不能客观反映网络安全的风险状况.为此,引入了攻击难度系数的概念,通过对数据集的统计学习,给出了状态转移概率矩阵.此外,通过对威胁进行分类,根据各类威胁的影响,给出了相应的权重.实验结果表明,该方法使得网络安全实时风险评估更加客观,为网络安全的风险管理提供了决策支持.     

基于模糊神经网络的信息安全风险评估模型

对信息系统进行有效的风险评估,选择有效的防范措施,主动防御信息威胁是解决信息系统安全问题的关键所在。将神经网络和模糊理论应用于信息安全的风险评估。首先针对信息安全风险评估的不确定性和复杂性,将神经网络理论应用到风险评估。其次,针对神经网络适合定量数据,对于定性指标的分析缺乏相应的处理能力,而风险因素的指标值具有很大的不易确定性等问题,采用模糊评价法对信息安全的风险因素的指标进行量化,对神经网络的输入进行模糊预处理,提出了基于模糊神经网络的风险评估方法。仿真结果表明：模糊神经网络经过训练,可以实时地估算风险因素的级别。     

“软件人”群网络安全风险评估模型的研究

通过对人工智能、“软件人”和网络安全风险评估技术的深入研究,提出一种基于“软件人”群的网络安全风险评估模型,能够动态地反应、评估网络系统的安全性,有效地解决了传统风险评估系统中检测和评估模块不能在网络中动态移动、随需分布,并限制评估速度、效率和应用范围等问题。使风险评估系统结构具有良好的自治性、灵活性、扩展性、适应性、分布式控制和应急响应能力,同时降低对网络系统带宽的依赖程度,提高了系统的服务能力和工作效率。     

物流信息网络安全的风险评估

给出了一种物流信息网络安全的风险评估方法。基于FCIM模型,对物流信息网络安全的风险进行定量计算,评估物流信息网络安全的风险等级。通过实际应用,该方法可以很方便地用于物流信息网络安全的风险评估,评估结果符合实际。     

网络终端安全状况评估指标体系的研究

为了准确和全面地评估网络终端安全状况,完善网络信息安全保障体系,提出了一套评估网络终端安全状况的指标体系.该指标体系包含了网络终端资产、威胁和脆弱性的各个方面,减少了人为的主观因素影响.基于信息安全风险评估方法,建立了网络终端安全状况评估模型,利用层次模糊综合评价法及定性分析与定量计算相结合的评估技术对网络终端安全状况进行评估,并结合实例证明了该指标体系的合理性和可行性.     

基于BP神经网络的信息安全风险评估

论文详细给出了信息安全的风险评估流程及评价方法。建立的信息安全风险评估体系采用BP神经网络方法,是一种非线性方法,不带有明显的主观成分和人为因素,使评价结果更有效、更客观。实例表明计算结果贴近成功案例结果。     

基于深度学习的电网安全态势感知方法

为了提高电力网络的安全性,实现电力网络的可持续运行,引入深度学习神经网络,开展对电力网络安全态势感知方法的设计研究,以此提出一种全新的安全态势感知方法。本文采用电力网络安全态势评估指标,结合各类电力网络环境因素,对未来可能发生的电力网络变化趋势进行预测;明确电力网络安全态势评估指标及其相关表述含义后,对电力网络安全态势风险进行综合量化,通过划分电力网络安全态势风险量化及等级,构建基于深度学习的电力网络安全态势预测模型,验证模拟安全态势感知预测结果。通过真实电力网络算例的方式,得出新的安全态势感知方法应用在现实电力网络运行环境中时,能够实现对其安全等级的精准预测,可以为电力网络的可持续运行提供安全保障条件,具有一定的实用性。     

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。     

基于COOPN的泛在网安全风险评估建模方法

在无线接入、射频识别、网络应用、人机交互等新技术的推动下,人与人、人与物乃至物与物之间随时随地沟通的泛在网络正逐步构建。与此同时,信息安全事件发生的范围也随之扩大。为了全面地应对信息安全风险,要对信息安全风险进行建模评估。传统的方法已经不能完全适应新的泛在网络安全需求,需要对现有建模方法进行改进,以实现对泛在网络风险的建模评估。与现有方法相比,基于COOPN（CORAS-based Object Oriented Petri-net）的建模评估方法既继承了现有方法扩展性好、复用性高、可精细化描述的特点,又增加了形式化的描述以及动态分析能力。仿真实验证明该方法能够有效地进行泛在网络信息安全建模评估。