基于风险权值的等级评测模型研究

信息安全风险评估作为信息安全保障工作的基础性工作和重要环节,要贯穿于信息系统的规划、设计、实施、运行维护以及废弃各个阶段,是信息安全等级保护制度建设的重要科学方法之一。文章基于风险评估的核心思想,从现有的风险评估和等级测评模型入手,介绍了风险评估的框架、流程,还分析了现有等级测评的基本流程和等级测评模型。并进一步建立了一种新的基于风险权值的等级测评模型。该模型在对整个信息系统的符合情况进行统计分析时,用风险权影响统计分析结果。使统计分析结果更贴近信息系统的实际安全状况,解决了统计分析结果受信息系统规模大小的影响。     

支持k-离群度的边界点检测方法

边界是一种有用的模式,为了有效识别边界,根据边界点周围密度不均匀,提出了一种边界点检测算法——BDKD。该算法用数据对象的k-近邻距离与其邻域内数据对象的平均k-近邻距离之比定义其k-离群度,当k-离群度超过阈值时即确定为边界点。实验结果表明,BDKD算法可以准确检测出各种聚类边界,并能去除噪声,特别是对密度均匀的数据集效果理想。