基于FAHP的信息安全风险评估方法

提出基于模糊层次分析法的信息安全风险综合评估模型,从主观评测和工具检测两方面对各个风险因素分别评价其重要程度。利用模糊偏好法求出各个风险因素在系统风险评估中的优先级排序,给出目标系统在不同安全侧面上的量化风险,增强评估准确性。实例分析表明,该模型可方便地应用于信息安全风险评估,具有实用性。     

基于数据挖掘算法的医疗网络安全风险评估

以提升医疗网络安全风险评估精度为目标，提出基于数据挖掘算法的医疗网络安全风险评估方法。首先采用病态指数循环分析法确定医疗网络安全风险评估指标，构建医疗网络安全风险评估指标体系，并采用层次分析法设置每个评估指标的权重值，然后采用马尔科夫链和模糊综合法设计医疗网络安全风险评估模型，最后进行医疗网络安全风险评估仿真测试实验。实验结果表明，风险评估结果符合实际情况，风险评估精度极高，评估结果有效可信。     

基于熵理论的无线网络安全的模糊风险评估

讨论了对无线网络安全的风险评估方法，首先对影响网络安全的风险因素进行识别，然后采用模糊逻辑法相结合的方法对无线网络系统进行风险评估。根据无线网络的实际情况，每个风险因素从风险概率、风险影响和不可控制性三方面评判。通过应用熵权系数法，客观地计算出每个风险因素的权重，从而计算出整个无线网络系统的风险等级，以对整个系统进行评估。通过实例说明该方法能很方便地应用于无线网络安全的风险评估，实际结果符合实际。     

基于层次分析法的犹豫模糊语言包络分析模型及其在边缘节点网络安全评估中的应用

针对传统的网络安全评估方法仅用单一语言术语作为偏好信息难以评估复杂网络环境的安全性的问题,利用犹豫模糊语言术语集作为评估网络安全的偏好信息,提出了一种基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的犹豫模糊语言包络分析模型,用以评估边缘节点的网络安全性。该模型通过求解目标规划模型获得最优的网络安全准则权重信息,进一步构建网络安全准则权重信息对应的AHP约束锥作为犹豫模糊语言包络分析模型的约束条件,获得移动用户安全评估的排序结果。实例证明该模型能够合理地融合网络安全准则偏好信息,并有效地处理边缘节点的网络安全评估问题。     

基于区间联系数理论的网络安全风险评估方法及应用

针对网络安全风险评估问题,结合区间数理论和联系数理论,提出了一种基于区间联系数理论的网络安全风险评估定量方法模型。区间联系数是一种处理定性与定量相结合的不确定性多属性决策方法,该方法能降低对网络安全风险评估中人为因素或不确定性因素的干扰。并通过实例说明该方法在网络安全风险评估中的具体应用及其评估方法。     

基于DEMATEL和VIKOR的服务外包风险评估

服务外包风险评估是企业供应商管理的重要依据。传统风险评估方法 FMEA没有考虑风险模式间的相互影响关系,模糊DEMATEL方法用来分析风险模式的净影响度,进而修正其初始评估的严重度。针对传统FMEA方法将风险因子简单相乘的缺陷,采用模糊VIKOR方法对风险模式的严重度、发生频率和难检度进行综合评估。传统模糊VIKOR计算过程中需要进行模糊数的反模糊化处理,造成信息的损失,相对偏好关系分析引入模糊VIKOR计算解决这一问题。以某公司服务外包风险评估为例,验证了所提方法的有效性。     

网络安全的综合风险评估

本文对网络安全风险评估提出了一种新的综合风险评估方法。采用AHP方法与模糊逻辑法相结合的方法进行风险评估，并根据网络安全风险评估的实际情况对AHP方法与模糊逻辑法进行了改造。应用模糊逻辑法对各因素的评判不是直接评价其重要度，而是将各风险因素从概率方面、从影响方面、从不可控制性方面分别进行评判。先用AHP方法将风险评估分为三层，在确定第三层各风险因素的排序权向量时采用模糊逻辑法。最后利用AHP方法求出各风险因素的综合风险权重。通过实例分析可知，该方法可以方便地用于网络安全风险评估，实验结果符合实际。     

基于模糊评估的等级保护风险评估模型

针对信息系统风险评估中模糊性、不确定性的问题,提出了一种基于模糊评估的等级保护风险评估模型.依据等级保护标准,建立起层次化评估体系,规范风险因素的选取.同时,考虑到评估值可能出现模糊值、残缺值等情况,重新定义了模糊评语集合,使模型能够应对更复杂的风险评估问题.在此基础上,引入基于证据理论的模糊评估方法对各风险因素进行合成,减小不确定性并量化评估结果.通过实例表明该模型的有效性和广泛的应用价值.     

基于D-S证据理论的网络安全风险评估模型

针对网络信息系统的安全风险评估问题,提出了基于D-S证据理论的风险评估模型。证据理论是一种处理不确定性的推理方法。首先用"折扣率"对Dempster合成法则进行了改进,然后使用改进后的Dempser合成法则对网络中存在的各种风险因素进行合成,减少了风险因素中的不确定性,并以实例验证了该模型在网络安全风险评估中的应用,仿真结果证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。     

物流信息网络安全的风险评估

给出了一种物流信息网络安全的风险评估方法。基于FCIM模型,对物流信息网络安全的风险进行定量计算,评估物流信息网络安全的风险等级。通过实际应用,该方法可以很方便地用于物流信息网络安全的风险评估,评估结果符合实际。     

基于改进贝叶斯模型的信息安全风险评估

 随着信息化时代的到来,信息安全问题变得日益复杂与多样,因此急需一种高性能的解决方法。本文在前人的研究基础上进一步改进贝叶斯网络模型在信息安全风险评估中的应用。首先分析信息系统风险元素种类,提出一种新的确定风险因素的方法,即建立因素之间常见关联关系;然后依据因素关联关系确定信息系统指标体系,并结合经验积累的条件概率,利用Matlab贝叶斯网络工具箱（BNT）构建完整的贝叶斯网络风险评估模型,其中包括对评估流程、方法使用及风险等级确定的分析;最后通过实例分析改进的贝叶斯评估模型,对实验数据推理出风险各等级概率。仿真结果与实际结论相一致,表明改进的贝叶斯评估模型能够准确反映信息系统安全风险等级,是一种有效且合理的评估方法。     

基于攻击图的分布式网络风险评估方法

对信息系统进行有效的风险评估,选择有效的防范措施,主动防御信息威胁,是解决信息系统安全问题的关键所在。将攻击图模型应用于信息安全的风险评佑。首先针对信息安全风险评佑的不确定性和复杂性,将脆弱点关联技术用于风险评估。其次,针对攻击图所描述的攻击路径对于定量指标的分析缺乏相应的处理能力,而风险因素的指标值具有很大的不确定性等问题,采用攻击路径形成概率对信息安全的风险因素的指标进行量化,对原子攻击成功概率进行预处理,提出了基于攻击图模型的分布式风险评佑方法。该方法充分利用网络系统中各个主机的计算能力,极大地缩短了攻击图生成时间。     

基于免疫的网络安全风险评估模型

风险评估是评价网络信息系统安全的有效措施之一,基于免疫网络安全风险评估较好的动态实时性,依据现有标准风险评估方程,设计了基于免疫机理的网络安全风险评估模型,提出了一种基于粗糙集的网络风险指标权重计算方法。实现层次化分析与动态评估,在保障动态实时性的同时,又能整体不孤立的对整个网络状况做出判断,增强了模型的健壮性。仿真实验结果表明了该模型的正确性和方法的有效性。     

基于免疫网络的信息安全风险评估模型

风险评估是评价网络信息系统安全的有效措施之一。该文基于免疫网络可动态实时诊断的特性,提出一种新的信息安全风险评估模型,给出模型中各项指标的定量计算方法,以评估整个信息系统的风险值。该模型能够综合考虑评估要素的相互关联,针对风险动态更新,进行实时监控。实验验证了其评估信息系统安全状态的有效性。     

基于模糊神经网络的信息安全风险评估模型

对信息系统进行有效的风险评估,选择有效的防范措施,主动防御信息威胁是解决信息系统安全问题的关键所在。将神经网络和模糊理论应用于信息安全的风险评估。首先针对信息安全风险评估的不确定性和复杂性,将神经网络理论应用到风险评估。其次,针对神经网络适合定量数据,对于定性指标的分析缺乏相应的处理能力,而风险因素的指标值具有很大的不易确定性等问题,采用模糊评价法对信息安全的风险因素的指标进行量化,对神经网络的输入进行模糊预处理,提出了基于模糊神经网络的风险评估方法。仿真结果表明：模糊神经网络经过训练,可以实时地估算风险因素的级别。     

数据链路层安全研究

数据链路层安全风险的大小和发生的概率决定了整个数据链路层的安全。有效的安全风险评估有助于检测系统的安全防护,降低数据链路层的安全风险,并提高检测系统的抵御安全风险的能力。在贝叶斯网络和D-S证据理论的基础上,结合这两种方法,对数据链路层影响因素进行了量化,得到数据链路层的风险值。然后构建了系统的节点模型和进程模型。最后,应用OPNET网络仿真工具对数据链路层进行了仿真实验,并利用评估方法得到最终评价结果。结果表明,应用贝叶斯网络和D-S证据理论结合的方法,可以有效评估影响数据链路层各因素的权重,并通过相关的方案对其进行改进和完善,提高了数据链路层的安全。     

基于区间层级分析法的VANET安全风险评估方法

针对车载自组织网络风险评估过程中存在的复杂性和影响因素的不确定性．提出采用区间层次分析法对VANET进行安全风险评估。该方法通过用区问数给出专家评分等级区间并计算出风险因素的相对权重,增强对网络安全风险评估结果的可信度。以位置信息威胁为实例并进行仿真实验．结果表明在VANET安全风险评估中采用区间层次分析法是一种更加科学的、更加客观的方法。     

基于GA参数优化的t-SVR网络安全风险评估方法

为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型(t-SVR)。利用遗传算法(GA)的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足,提高了网络安全风险评估的准确率,缩短了评估时间,评估性能更加稳定。     

基于不完全信息博弈模型的信息系统安全风险评估方法

博弈理论具有的目标对立性、关系非合作性和策略依存性等特征与网络攻防对抗过程保持一致，将博弈理论应用于网络信息安全已经成为研究热点，但目前已有的研究成果大都采用完全信息博弈模型，与网络攻防实际不符。基于此，为提高信息系统风险评估的准确性，本文构建不完全信息条件下的静态贝叶斯攻防博弈模型，将其应用于网络信息系统安全风险评估，构建相应的信息系统安全风险评估算法。通过仿真实验验证了本文模型和方法的有效性，能够对信息系统安全威胁进行科学、有效的评估。