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基于直觉模糊与计划识别的威胁评估方法 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了威胁评估中信息的不确定性以及计划识别存在的不足,将直觉模糊理论与计划识别相结合,提出了一种基于直觉模糊理论的多属性计划识别方法。建立了基于直觉模糊多属性计划识别模型,给出了计算方法。用实例验证了模型的有效性和正确性。实验结果说明,该模型可以提高威胁评估的效率与可信度,能更直观地给出对态势预测的描述。 相似文献
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基于威胁分析的多属性信息安全风险评估方法研究 总被引:3,自引:1,他引:3
根据信息系统风险评估模型中资产、威胁和脆弱性等基本要素,提出基于威胁分析的多属性定量风险评估方法.建立以威胁为核心的风险计算模型,通过威胁识别,威胁后果属性计算及威胁指数计算等多个步骤对信息系统的安全风险进行定量分析和评估.基于威胁的多属性风险计算模型利用多属性决策理论和方法,计算安全威胁的概率以及各种威胁后果属性值及其权重,对安全风险进行排序,提高信息系统风险评估的客观性和可度量性,为建立信息系统安全保障体系提供科学依据. 相似文献
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基于贝叶斯网络的威胁识别 总被引:6,自引:0,他引:6
对威胁进行准确识别是威胁评估的重要内容之一,它涉及到许多不确定性因素.贝叶斯网络是处理不确定性知识的有效工具.根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.首先简单介绍了贝叶斯网络及其优点,然后根据一个具体的实例,建立了威胁识别的贝叶斯网络模型,并阐述了贝叶斯网络用于威胁识别的推理流程.通过对实例的计算结果表明,利用贝叶斯网络能够准确识别威胁,并能有效地处理不确定性信息. 相似文献
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评估指标的量化处理是目标威胁评估(Threat assessment, TA)算法应用的基础.本文针对地面作战目标威胁评估指标类型多样和难以量化的问题, 系统地提出了一种多属性威胁指标的量化方法, 并将指标量化结果转化为统一的直觉模糊集(Intuitionistic fuzzy set, IFS)表示形式.研究了地面作战目标威胁评估指标如目标距离、速度、攻击角度、类型、通视条件和作战环境等, 通过模糊评价语言、区间数、实数、三角模糊数等方式进行量化, 最大限度地保留指标不确定信息并降低实际应用的复杂度; 提出了不同表示形式的威胁指标数据与直觉模糊数的转化原则和转化方法, 并给出了理论可行性的数学证明.通过一个地面作战目标威胁评估的多属性指标处理实例, 验证了该方法在多属性指标量化和直觉模糊集表示中的合理性, 说明了该方法能够为目标威胁评估提供科学的评估数据. 相似文献
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传统的网络安全态势量化评估方法主要面向宏观网络安全态势,未针对安全价值较高的网络设备,给出了高安全属性价值设备的定义,设计了针对设备的威胁态势量化评估框架和评估指标,根据评估框架和指标提出了高安全属性价值设备威胁态势量化评估方法。对具体网络中实际设备的评估结果表明,该方法能够准确、有效地量化评估高安全属性价值设备的威胁态势。 相似文献
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针对现有网络威胁态势评估方法评估粒度较粗,无法满足不同管理人员评估需求的问题,提出了一种细粒度的网络威胁态势评估方法。按照从局部到整体、从微观到宏观的评估策略,分别对威胁节点、威胁链路、威胁路径、威胁目标和全网威胁态势进行评估,实现了对网络威胁的深入分析和细粒度评估,通过实验分析证明了评估结果的合理性和准确性。 相似文献
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张波 《计算机工程与应用》2010,46(12):242-244
针对复杂电磁环境下观测数据的不确定性,建立辐射源威胁评估的离散模糊动态贝叶斯网络模型。对连续观测值通过模糊分类函数进行模糊分类,获得连续观测值属于各个模糊集合的隶属度,结果作为离散模糊动态贝叶斯网络的输入。对动态贝叶斯网络的推理算法进行了改进,使其能处理具有多个状态的观测值。仿真结果表明,依据离散模糊动态贝叶斯网络所建立的辐射源威胁评估模型,能够准确跟踪战场态势的变化,及时发现态势的转换边界,而且在观测值出现大量错误时,仍然可以给出正确的评估结果。 相似文献
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变精度粗糙集理论能有效处理带噪声的数据,但其移植性较弱。针对这种情况,引入阈值参数α,提出了一种改进的变精度粗糙集漏洞威胁评估模型。首先,根据漏洞特征属性建立评估决策表;然后,使用k均值算法对连续属性进行离散化处理;接下来,通过多次计算,调整参数β和α的值,进行属性约简并提取概率决策规则,构造决策规则库;最后,将测试数据与规则库进行匹配,得到漏洞威胁评估结果。仿真实验表明,所提方法的评估正确率比改进前提高了19.66个百分点,并且移植性有所增强。 相似文献
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针对现有行人属性识别方法模型复杂,识别性能较低的问题,提出一种端到端的行人属性识别方法。构建注意力机制修正网络,在主干网络的不同卷积层后添加注意力分支,以提取注意力特征关注属性相关空域;提出一种注意力机制辅助训练方法,将注意力分支与主网络在预测级进行损失融合,通过梯度反向传播修正主网络权重,实现主网络的有效训练;在预测阶段,利用权重修正后的主网络实现属性识别。在RAP数据集上的实验结果表明,提出方法在没有额外辅助信息、不增加主网络体积和计算量的情况下,提升了行人属性识别性能。 相似文献
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在信息安全领域中,信息风险评估是风险管理和控制的核心组成部分,是建立信息系统安全体系的基础和前提。分析了信息安全风险评估的标准及流程,提出一种基于威胁分析的量化风险评估方法ISSREM。该方法采用多属性决策理论,计算信息系统相对威胁程度,有利于评估者进行比较和选择,通过对威胁频率的灵敏度分析,使评估结果更具客观性和准确性。给出ISSREM的计算模型及用该方法进行风险评估的主要步骤,并结合实例对该定量评估方法进行分析,验证了该方法的合理性与有效性。 相似文献
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目的 现阶段行人属性识别任务存在的主要问题在于某些属性类别的样本分布严重不均衡,为了解决上述问题,提出了一种基于渐进式迭代优化的行人属性识别方法。方法 首先针对不均衡类别,采用马赛克自编码器进行数据增广,构建基于属性平衡化的数据生成模型(balanced attributes-data generation model,BA-DGM),实现从通用大模型到专用小任务的迁移学习和知识增强;然后针对新生成的样本数据,采用判别模型进行一致性筛选,在与生成模型的相互对抗中实现启发式的注意力机制,从而构建基于特征注意力的数据判别模型(attention features-data discrimination model,AF-DDM);最后通过数据生成与数据判别相互交替的循环迭代,实现行人属性识别模型和数据的渐进式优化,并针对均衡后的样本数据,采用知识蒸馏框架对不同轮次的判别模型进行融合,实现基于渐进式迭代的蒸馏融合模型(progressive iterations-distillation fusion model,PI-DFM),进一步提高模型的泛化能力。结果 实验结果表明,所提出的渐进式优... 相似文献
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针对现有邻域粗糙集模型中存在属性权重都相同,无法保证关键属性在属性约简时能够被保留的问题,提出了一种基于信息熵加权的属性约简算法。首先,采用了类间熵、类内熵策略,以最大化类间熵最小化类内熵为原则给属性赋予权重;其次,构造了基于加权邻域关系的加权邻域粗糙集模型;最后,基于依赖关系评估属性子集的重要性,从而实现属性约简。在基于UCI数据集上与其他三种属性约简算法进行对比实验,结果表明,该算法能够有效去除冗余,提高分类精度。 相似文献