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1.
信息安全风险评估是对信息安全进行风险管理的最根本依据,信息安全风险评估的客观性和准确性对保障信息系统安全起着重要作用。针对信息安全风险数据难以获取、不确定性较多的特点,给出了一种基于模糊评价矩阵的信息安全风险群决策评估方法。首先将语言评价转化为定量的模糊评价,利用三角模糊数来建立信息安全风险的可能性矩阵和损失矩阵,然后通过对专家意见的集结,得到信息安全风险矩阵。其次给出了三角模糊数风险矩阵正理想解和负理想解的选取方法,以及风险严重程度的比较依据,对威胁的风险大小进行分析与评判。最后通过一个算例对该方法进行了说明。 相似文献
2.
模糊神经网络在信息安全风险评估中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
在信息安全风险评估的研究中,针对提高准确性问题,信息安全风险包含大量模糊、不确定性的影响因素,传统评估方法都是基于精确、确定的数据,因此不适于信息安全风险评估,导致评估的准确性欠佳.为提高信息安全评估的准确性,提出模糊理论与BP神经网络进行结合的信息安全风险评估方法.方法通过模糊理论对信息安全风险因素进行分析,并构造各因素所对应评判集的隶属度矩阵;然后采用BP神经网络对信息安全风险因素隶属度矩阵进行学习,最后输出信息安全风险等级.仿真结果表明,方法能很好地量化评估信息系统风险,提高了风险评估准确性,是一种有效的评估方法. 相似文献
3.
基于模糊层次分析法的信息安全风险评估 总被引：6，自引：1，他引：6
依据模糊决策理论,提出了一种结合三角模糊数和层次分析法(AHP)定量评估信息安全风险的方法。在构建信息安全风险因素递阶层次结构模型基础上,用三角模糊数表示信息安全专家判断信息,同时采用一种基于可能度的模糊互补判断矩阵排序方法对风险因素进行重要度排序,从而确定了各层次风险因素的相对权重系数和整体绝对权重系数,为信息安全风险管理决策和安全工程建设提供了依据。最后通过实例说明了算法的应用。 相似文献
4.
针对信息安全评估的模糊性,考虑之前算法的单一方面模糊问题,分析信息安全系统不同时间段内的表现,提出一种基于改进DS理论的双重模糊信息安全评估算法。不仅利用三角模糊数方法把专家观点进行聚合,还用改进的DS理论充分体现出不同时间段内系统的表现会造成的对专家评价结果的影响,根据风险计算公式,最终得到威胁严重程度排序。与单一决策算法相比,综合考虑了信息安全系统的不确定性和主观人为的不确定性,避免了单一时间段内的笼统决定,通过实验,验证了该方法的必需性及有效性。 相似文献
5.
评估项目风险中协调偏好的DEA方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对于综合考虑项目风险评估问题中影响风险因素的正向指标和逆向指标,在分析DEA有效解和多目标规划Pareto解等价性的基础上,建立了基于DEA的协调偏好的风险评估模型,优化协调了具有相反评价指标的项目风险评估问题。根据模型构造的生产可能集,结合两种相反评价指标对风险评估的影响,给出了风险包络面的概念,通过选取两组移动因子和具有熵权的模糊综合评价方法,逐层缩小风险包络面对决策单元进行评估排序,改进了移动风险曲面排序风险的方法,实现了风险决策单元的完全排序,使得评估结果在一定程度上兼具主观性与客观性。最后通过一个对软件项目进行风险评估的实际算例,表明了该方法的合理性和有效性。 相似文献
6.
基于熵理论的无线网络安全的模糊风险评估 总被引：5，自引：0，他引：5
讨论了对无线网络安全的风险评估方法,首先对影响网络安全的风险因素进行识别,然后采用模糊逻辑法相结合的方法对无线网络系统进行风险评估。根据无线网络的实际情况,每个风险因素从风险概率、风险影响和不可控制性三方面评判。通过应用熵权系数法,客观地计算出每个风险因素的权重,从而计算出整个无线网络系统的风险等级,以对整个系统进行评估。通过实例说明该方法能很方便地应用于无线网络安全的风险评估,实际结果符合实际。 相似文献
7.
针对信息安全风险评估具有非线性、不确定性等特点,采用传统的数学模型进行信息安全的风险评估存在-定的局限性.为了提高安全风险评估性能,将RBF神经网络理论、粒子群算法分析以及模糊评价法进行有机结合,建立了一种粒子群优化的RBF神经网络信息安全风险评估模型.首先通过模糊系统对信息安全风险因素指标进行量化,将模糊系统的输出输入到RBF神经网络的模型中,然后利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化并加以训练,最后得到优化评估模型.进行仿真的结果表明,改进的RBF神经网络模型可实现对信息系统的风险评估,解决了传统评估方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷,并且比RBF神经网络具有更高的拟合精度、更强的学习能力和更快的收敛速度. 相似文献
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