模糊推理与多重结构神经网络在信息系统安全风险评估中的应用

针对信息系统安全风险评估中风险因素的模糊不确定性及风险因素闻的潜在关联性,提出了一种结合模糊理论与神经网络的评估方法.利用模糊聚类的方法将因素的评价集分为5类,运用三角模糊数对评价集语言变量进行模糊化处理;基于历史经验,借助模糊神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力.对信息系统进行安全风险评估,有效降低了评估的随机性...     

贝叶斯网络推理在信息系统安全风险评估中的应用

提出了一种基于贝叶斯网络推理的安全风险评估方法。从实际出发建立信息系统的贝叶斯网络模型,根据专家给出的先验信息,结合获得的证据信息,运用Pearl方法完成对模型的评估,给出在特定条件下模型的计算——线性推理算法。最后,以实例分析信息系统安全评估的实现过程,结果表明,该方法可行、有效。     

基于EWM-AHP-RF的改进灰色关联云数据确定性删除效果评价

针对当前数据确定性删除效果受多因素影响、难以客观评价的问题,提出一种基于熵权法-层次分析法-随机森林(EWM-AHP-RF)确定权重的方法,并与改进的灰色关联模型相结合,对云数据确定性删除方案进行了删除效果的组合评价。首先,构建了删除效果评价指标体系;然后,将熵权法和层次分析法进行结合,确定了指标的组合权重,并基于随机森林方法进行权重的更新;最后,基于改进灰色关联评价模型对云数据确定性删除方案的删除效果进行了评价。结果验证了所提方法的有效性和科学性。     

网络系统可靠性评估的模糊神经Petri网方法

针对网络信息系统可靠性建模困难的问题,提出了一种新的可靠性估计的模糊神经Petri网方法。给出了模糊神经Petri网定义及其适用于可靠性建模的引发规则,并在此基础上提出一种学习算法,其既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统,又具有学习能力。最后建立了信息系统可靠性评估模型,并通过定性分析和定量的实例计算,验证了算法的有效性。     

基于模糊群决策的信息系统安全风险评估方法

针对信息系统的安全风险分布特征,给出了一种安全风险评估模型.引入模糊集理论,并结合具体安全风险因素提出了一种基于模糊群组决策的安全风险评估方法.采用Delphi法集成群组意见以确定指标的模糊权重集与模糊评价集,运用三角模糊数描述语言变量的专家模糊权重,综合模糊数运算法则与风险值的求取算法求得安全风险评估值,并给出安全风险的属性判定.实例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

基于改进FAHP法的信息系统安全风险评估

针对信息系统安全风险评估同题,提出了一种基于改进FAHP的信息系统安全风险评估方法.建立了信息系统安全风险评估的层次结构模型,引入模糊一致判断矩阵来表示信息系统各层次风险因素的相对重要性,求得其权重系数,克服了传统AHP的不足;根据专家对系统各风险因素的安全性评价,得到模糊评判矩阵,进而采用模糊综合评判法对系统安全风险...     

基于模糊逻辑和证据理论的故障诊断方法

针对故障诊断过程中信息损失的问题和D-S证据理论在处理模糊信息时的局限性,在模糊逻辑的基础上,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中,提出了一种基于模糊逻辑和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合综合故障诊断方法。该方法以模糊隶属函数来实现基本可信度分配,充分利用各种传感器的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率,实例验证了该方法的合理性和有效性。     

基于模糊-组合神经网络的信息系统安全风险评估

针对信息系统的安全风险评估问题,提出了一种将模糊理论与神经网络进行"浅层次"结合的评估方法。通过对信息系统所涉及的风险因素分别从资产影响、威胁频度、脆弱性严重程度三方面进行分析,建立了信息系统的安全风险层次化结构,并构造了各因素所对应评判集的隶属度矩阵;综合运用模糊推理算法与神经网络仿真技术,对信息系统的安全风险进行评估,进而判定信息系统安全风险等级。最后,通过实例分析说明了算法的应用,并借助误差分析检测了模型的有效性。     

互联网环境下隐私安全风险评估体系构建

针对当前互联网环境下隐私风险来源复杂、隐私界定模糊、隐私保护不均所造成的隐私安全风险评估困难问题,借助信息安全风险评估模型,提取隐私风险来源、隐私类别、隐私保护实施三方面风险评估要素,通过结合隐私应用场景、综合多种评估方法、模拟隐私保护实施来生成综合评估模型,最终构建包括前置层、评估层和管理层的隐私安全风险评估体系。体系的构建有利于科学、准确地评估当网络环境隐私安全风险情况,指导隐私保护多层次、有重点地实施。