网络安全事件危害度的量化评估

为评价安全事件造成的危害程度,从网络系统可用性的角度出发提出基于性能指标的网络安全事 件危害度量化评估方法,选取路由器节点与链路等网络底层关键组成部分的性能评价指标,利用网络熵值量 化描述网络底层性能属性,用网络熵值在安全事件攻击前后的变化来度量攻击对网络可用性的影响程度．搭 建了大规模网络蠕虫攻击事件模拟试验平台,采用省级节点的实际网络环境进行验证．实验结果表明,在攻 击发生时,选取的底层性能指标能有效反映网络的危害程度,省级节点实验更一步验证该方法能有效地应用 于大规模网络可用性量化评估中     

山区河流可持续发展能力评价研究

结合山区河流基本特征,从生态功能和人类服务功能两方面建立了山区河流可持续发展能力评价指标体系。基于信息熵和逼近于理想解的排序方法,提出了山区河流可持续发展能力的评价模型。以怒江中游为例,通过比较分析水电开发和旅游开发两种开发方式的可持续发展能力,验证了本文模型的科学性和可行性。分析结果表明:水电开发对怒江中游可持续发展的影响要大于旅游开发,主要体现在水电开发对当地社会经济的发展贡献较大,对生态环境的保护力度较大,但对自然的改变也较大。最后提出了多目标协同开发的山区河流可持续发展的对策。     

一种基于相关信息熵的多标签分类算法

在多标签分类中,标签之间的相关关系是一个重要的因素。为了利用标签之间的相关关系,文章提出了一种基于相关信息熵的多标签分类算法,使用相关信息熵来衡量标签之间相关关系的强弱程度。首先找出相关信息熵值最大的k标签组合的集合,然后使用LP(Label Powerset)分类器对每一个标签组合进行训练。在7个不同实验数据集上的实验结果表明:文中提出的算法的分类性能在其中的大部分数据集上优于其它对比的分类算法,而其它对比的分类算法仅在某一个数据集上优于文中提出的算法。     

陕西省近10年用水结构演变及驱动力分析

分析了2001-2010近10年来陕西省工农业用水、生活用水以及生态用水的结构变化,并引入信息熵的方法对用水结构的演变趋势进行了探讨,同时阐述了造成这些变化的主要驱动因子。分析表明:陕西省用水总量近十年来在波动中缓慢上升,年均增加0.61亿m3;农业用水量和比重都在下降;工业用水总量变化较缓;生活用水和生态用水呈持续增长趋势。     

基于组合权重的交通网络路径选择方法

针对城市交通网络路径选择过程中路径属性权重确定方法不合理的问题,考虑属性的主观权重不能更好地反映路径的客观信息并承载了较多的主观随意性、客观权重则对驾驶员的主观偏好兼顾不够等因素,提出了一种基于组合权重决策的最优路径选择算法。基于信息熵理论、路径的旅行时间和费用等属性对路径进行评价,属性的权重用主观权重和客观权重相结合的方法确定,根据计算得到的各路径的综合属性值,对可能的路径方案进行排序,从而得到最优路径。利用算例说明了本文最优路径选择算法的正确性和合理性。算法兼顾了专家的知识和出行者的主观偏好,同时有效地利用了路径的客观信息,得到的最优路径更合理。     

复杂网络链路危险度预测模型研究

提出了仅基于链路线形的危险链路预测模型,通过对链路线形数据的计算,得到相应的链路潜在危险程度,对新加入交通网络的链路进行预测,从而在碰撞发生之前进行相应的整治。实验选取自贡市檀木林—自来水厂路段为测试对象,通过分析其链路线形数据,探讨了该链路的危险性;同时,应用物理分析法和当量总碰撞法对结果进行验证比较。验证表明,该模型可以在不需要历史数据的情况下,有效准确地对危险链路进行预测。     

基于模糊理论的Web服务信任评估模型

针对Web服务所处网络环境的开放性、欺诈性和不确定性等特点,提出一种基于模糊理论的Web服务信任评估模型.该模型采用粗糙集和信息熵理论相互结合的方法对Web服务的信任度进行度量,为候选可信的Web服务提供良好的决策依据.最后,以仿真实验说明该模型在Web服务信任评估方面更加准确可靠.     

基于安全熵的访问控制模型量化分析方法

针对访问控制模型的量化分析问题,提出基于安全熵的安全性量化分析方法。结合信息论有关知识引入安全熵概念,基于安全熵对模型的安全性进行定义;应用该方法对BLP等经典安全模型进行了量化分析,验证了该方法的实用性,并指出了访问控制模型和BLP模型对非授权间接访问防护方面的不足。实验结果表明,该方法适用于访问控制模型的安全性度量以及系统的访问控制能力评估。     

基于层次分析法和信息熵的多准则指标选取

在新装备测试指标选取过程中,由于列装时间短,测试样本少,测试条件不足,通常选取工作无据可依。通过分析层次分析法、Dijkstra法、粗糙集法的优缺点,提出一种基于层次分析法、群组G1法和信息熵理论的指标多准则选取方法,将指标按几个基本准则两两比较获得原始数据,用群组G1法通过专家评判和信息熵法分析原始数据来确定评价准则的权值,最后对原始数据进行加权来对指标进行权重判断。文章结尾给出一个实际算例。方法依赖于两两比较数据,具有一定客观性,且无需进行样本测试,简化了指标选取工作。     

一种基于信息熵的中文高频词抽取算法

为扩展分词词典,提高分词的准确率,本文提出了一种基于信息熵的中文高频词抽取算法,其结果可以用来识别未登录词并扩充现有词典。我们首先对文本进行预处理,将文本中的噪音字和非中文字符转化为分隔符,这样文本就可以被视为用分隔符分开的中文字符串的集合,然后统计这些中文字符串的所有子串的相关频次信息,最后根据这些频次信息计算每一个子串的信息熵来判断其是否为词。实验证明,该算法不仅简单易行,而且可以比较有效地从文本中抽取高频词,可接受率可达到91.68%。