基于云模型的空袭目标威胁程度估计

空中来袭目标的威胁程度估计是一个复杂的多因素综合评价过程,其中有些因素具有模糊性和随机性。云模型是以研究系统模糊性和不确定性为背景,实现系统的定性评价与定量研究相结合、相转换的理论模型。论文介绍了云模型的数字特征及相关算法,建立了目标威胁程度判断准则集合,并结合云模型给出了评价语定性与定量的转化方法。实例分析表明:采用云模型进行目标威胁估计,可得到精确可信的威胁程度,从而为威胁估计做出快速准确的判断提供了科学依据。     

云重心评判法在目标毁伤效果评估中的应用

在战争模式的研究中,对目标毁伤的数量和效果的优化评估问题,近来,各种目标毁伤的程度以及毁伤模式有了很大变化,这给目标毁伤效果评估带来了困难。根据目标毁伤效果评估的特点,结合云重心评判法原理,提出了基于云重心评判法的目标毁伤效果评估方法。在分析了目标毁伤评估指标体系的建立和毁伤等级划分方法的基础上,建立了空军基地毁伤效果评估功能指标体系,利用加权偏离度来衡量毁伤效果与理想状态的偏离程度,得到了目标毁伤等级。空军基地毁伤效果评估实例表明该方法是正确和有效的,为目标毁伤效果评估提供了一种有效的方法。     

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。     

基于云重心法的发射场液压泵的健康状态评估

液压泵是发射场地面设施的重要组成,液压泵的状态评估对航天发射任务的顺利完成有着重要的意义。针对其状态信息的随机性和模糊性和云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优势,建立基于云重心法的液压泵健康状态评估模型,通过实例分析,确定了发射场液压泵的健康状态,验证了其可行性。     

基于云重心评估法和熵值法的装备技术状态评估

装备技术状态评估是状态维修的关键环节,对维修决策有重要的支持作用;针对装备的监测信息和历史数据的模糊性和随机性,提出了基于云重心评估法的装备技术状态评估模型;同时,充分利用云理论特征值之一的熵,通过熵值法得到指标权重,避免了主观评价造成的误差;采用加权偏离度最终确定技术状态,构成定性属性值与定量属性值的映射关系;通过实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

空袭目标威胁估计的模糊决策

针对传统线性加权模糊综合评价方法的精确性，重点对空袭目标威胁估计中的模糊因素，给出相应要素的隶属函数，采用模糊决策对其进行综合评估，并与传统方法进行了比较。     

基于云贝叶斯网络的目标威胁评估方法

将云模型和贝叶斯网络相结合,形成云贝叶斯网络,并建立了基于云贝叶斯网络的威胁评估模型.首先,根据实际应用背景确定贝叶斯网络结构,并对连续型观测节点进行云模型转换;然后,将观测变量值输入云贝叶斯网络,推理得到目标属于各个威胁等级的概率;最后,为消除目标信息的不确定性对总的威胁度的影响,进行了多次重复推理,通过概率合成公式求得最终的威胁程度.以联合防空作战为背景,仿真实现了空中目标的威胁评估,验证了该方法的有效性.     

结合网络层次分析法的云推理威胁评估模型*

针对传统的威胁评估方法存在指标数据冗余、指标权值设置合理性、推理有效性等问题,建立结合网络层次分析法的云推理威胁评估模型,能够合理精简指标,有效优化推理规则。将该模型用于目标识别系统的威胁评估,首先给出威胁评估指标,用网络层次分析法精简指标并得到规范化权值;构建指标云模型,将规范后的指标数据输入前件云发生器,建立推理规则库,引入分级结构简化规则数,运用加权扎德算子实现规则的合成,将合成结果输入后件云发生器得到威胁度云滴,经多次重复操作后,处理数据得到系统威胁度。最后,以实例说明方法的有效性。     

基于排列法的低空慢速小目标威胁评估

低空慢速小目标的防范处置,已成为重大安保活动的世界性难题和研究热点.目前,针对低慢小目标的威胁评估研究还比较少.结合低慢小目标的特点和对其的处置方法,分析了影响目标威胁评估的几个重要因素.通过定性判断和定量计算,将经验判断给予量化.最后,应用多属性决策中的一种改进排列法,构建了适用于低慢小目标特点的威胁评估数学模型.     

基于AHP的威胁评估与排序模型研究

层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)把一个复杂问题表示为有序的递阶层次结构,通过定性判断和定量计算,将经验判断给予量化,对决策方案进行排序,是一种定性分析与定量分析相结合的决策分析方法,适用于多准则决策问题。通过仿真实验用AHP根据威胁程度的大小对敌空袭目标进行排序,介绍了威胁评估和排序的求解过程,以此提供敌空袭目标对我保卫目标或区域所构成的威胁等级。该方法有效地解决了对敌空中目标威胁评估与排序问题。     

对地目标侦察威胁权重分析研究

基于对地侦察平台及其性能参数的统计数据,分析了航天与航空侦察威胁特点,总结了地面目标曝露征候。采用层次分析法建立了对地目标侦察威胁权重评估模型,确定了各种影响因子的分析方法,计算获得雷达、红外及光学侦察威胁权重分别为25%、14%和61%。为地面特定目标进行侦察威胁分析提供了新的方法,对地面目标隐身设计与作战效能分析评估具有一定的指导意义。     

基于ANP-MCGC的装备保障性评价建模研究

从装备保障性满足装备保障能力及其执行任务能力的角度出发,对装备保障性评价内涵进行了界定,在综合考虑装备执行任务能力和保障能力生成过程的基础上,构建了装备保障性评价指标体系;针对评价指标的内部依存性及外部依赖性,采用网络分析法(ANP)及超级决策软件对评价指标体系进行赋权;针对评价过程中的模糊性和随机性,采用云重心评判法(MCGC)对装备保障性的评价;结果表明:此模型对装备保障性能够给出有效的综合评价,为装备保障性科学评价提供了一种适用有效方法.     

近程防御系统中多空中目标威胁度分析

研究近程防御系统,快速打击威胁目标的控制是整个系统的主要问题。针对敌方空中目标批次较多、运动状态复杂,而我方防御火力有限,对目标进行有效、精确拦截,需要对目标威胁度排序,依次进行打击。为了正确识别对整个目标过程,进行定性和定量的分析判断,提出了一种行之有效的灰色关联分析的变权威胁度分析方法;进行仿真,生成空中多组动态飞行目标,采用上述算法对空中目标有效识别,并对威胁度进行排序,进行打击。实验结果与专家评估后的结果完全一致,并能够准确而快速的在战场做出决策。     

基于熵权灰色关联和D-S证据理论的威胁评估

为了更好地处理空中威胁目标的不确定性信息,提出了基于熵权灰色关联和D-S证据理论相结合的威胁评估方法.将熵理论应用于求解各指标权重,利用灰色关联法确定各指标的不确信度,进而得到各指标下不同目标的Mass函数,通过D-S证据理论对各Mass函数进行合成,根据置信函数大小对目标进行排序.仿真实验证明该方法是合理有效的.     

层次化网络安全威胁态势量化评估方法

安全评估是贯穿信息系统生命周期的重要管理手段,是制定和调整安全策略的基础和前提.只有充分识别系统安全风险,才能有针对性地采取有效的安全防范措施.基于IDS(intrusion detection system)海量报警信息和网络性能指标,结合服务、主机本身的重要性及网络系统的组织结构,提出采用自下而上、先局部后整体评估策略的层次化安全威胁态势量化评估模型及其相应的计算方法.该方法在报警发生频率、报警严重性及其网络带宽耗用率的统计基础上,对服务、主机本身的重要性因子进行加权,计算服务、主机以及整个网络系统的威胁指数,进而评估分析安全威胁态势.实验表明,该系统减轻了管理员繁重的报警数据分析任务,能够提供服务、主机和网络系统3个层次的直观安全威胁态势,使其对系统的安全威胁状况有宏观的了解.而且,可以从安全态势曲线中发现安全规律,以便调整系统安全策略,更好地提高系统安全性能,为指导安全工程实践、设计相应安全风险评估和管理工具提供了有价值的模型和算法.     

基于层次分析法(AHP)的空中目标威胁度估计

为了对空中目标的威胁度进行科学评估和排序,以便于指挥员正确作出决策和作战指令,提出基于AHP的空中目标威胁估计的方法和具体步骤。首先分析影响空中目标威胁度的具体指标因素,同时构建各个因素的威胁因子和评判函数,然后利用一种改进型的层次分析算法对空中目标的威胁度进行全面综合的评估排序。实验案例结果表明,该评估方法的应用解决...     

基于攻击路径图的威胁评估方法

为解决复杂系统安全威胁评估问题,研究并建立了基于攻击路径图的系统安全威胁模型。该模型首先提出了漏洞利用可能性及利用结果的评估标准,进而在分析漏洞之间利用关系的基础上生成目标系统的攻击路径图,并以图论、概率论等理论作为基本方法对将复杂攻击路径分解为以串、并联形式为基本构成单元的简单路径,从而降低了安全威胁评估问题的规模和难度,实现了对漏洞威胁以及攻击路径威胁的量化评估。     

基于动态贝叶斯网络的防空作战威胁估计

准确的对战场目标威胁等级进行评估,是战场辅助决策系统的重要环节。通过对威胁估计过程的理解,全面分析了影响威胁等级的评估参数,建立了威胁估计的贝叶斯网络模型,并采用动态贝叶斯网络推理方法进行威胁估计,使目标的各个特征因素以及不同时间片的同一特征因素相互修正,克服了由于专家系统的评估所造成的不确定性和主观性,最后进行了仿真。仿真结果表明,基于动态贝叶斯网络的威胁等级评估算法是一种有效的评估算法,其结果能够比较准确地反映威胁源的真实威胁程度。     

基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估

互联网时代的信息安全已成为全社会关注的问题之一.信息系统是信息的载体,为有效评估大规模分布式复杂信息系统的风险,构建了一种基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估方法.该方法考虑到威胁在复杂信息系统中传播时,对资产结点的转移状态以及资产结点发出的威胁传播边进行采样来生成威胁传播树(threat propagation trees, TPT),然后通过计算威胁传播树中各资产结点的期望损失以及威胁传播树的概率来对整个复杂信息系统进行风险评估.实验分析表明,基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估方法,在生成威胁传播树时具有高效的时间效率,能够对复杂信息系统进行客观准确的风险评估,且在对复杂信息系统资产结点制定安全防护策略时,能够为安全风险管理者提供较为合理的安全指导建议.     

内部威胁云模型感知算法

利用系统访问控制关系,定义了主体、客体两个偏序结构和二者间的映射关系,建立了分层映射内部威胁模型;利用此模型定义了表征系统内部威胁状态的内部威胁云模型,并设计了基于云模型的感知算法,实现了对系统内部威胁的评测感知.基于云模型的内部威胁感知算法,利用云模型从多角度将系统的定性、定量内部威胁特征融合分析、决策,克服了原有方法不能同时定量定性分析内部威胁的缺陷,提高了感知的准确性和客观性.实验结果表明,此算法能够实时、有效地感知系统的内部安全威胁.