计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
10期
91-94
,共4页
信息系统%安全风险评估%模糊理论
信息繫統%安全風險評估%模糊理論
신식계통%안전풍험평고%모호이론
在信息安全风险评估的研究中,针对提高准确性问题,信息安全风险包含大量模糊、不确定性的影响因素,传统评估方法都是基于精确、确定的数据,因此不适于信息安全风险评估,导致评估的准确性欠佳.为提高信息安全评估的准确性,提出模糊理论与BP神经网络进行结合的信息安全风险评估方法.方法通过模糊理论对信息安全风险因素进行分析,并构造各因素所对应评判集的隶属度矩阵；然后采用BP神经网络对信息安全风险因素隶属度矩阵进行学习,最后输出信息安全风险等级.仿真结果表明,方法能很好地量化评估信息系统风险,提高了风险评估准确性,是一种有效的评估方法.
在信息安全風險評估的研究中,針對提高準確性問題,信息安全風險包含大量模糊、不確定性的影響因素,傳統評估方法都是基于精確、確定的數據,因此不適于信息安全風險評估,導緻評估的準確性欠佳.為提高信息安全評估的準確性,提齣模糊理論與BP神經網絡進行結閤的信息安全風險評估方法.方法通過模糊理論對信息安全風險因素進行分析,併構造各因素所對應評判集的隸屬度矩陣；然後採用BP神經網絡對信息安全風險因素隸屬度矩陣進行學習,最後輸齣信息安全風險等級.倣真結果錶明,方法能很好地量化評估信息繫統風險,提高瞭風險評估準確性,是一種有效的評估方法.
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