一种基于层次模型的网络信息安全风险灰色评估方法

网络信息安全风险评估就是根据有关的信息安全测评标准,对信息资产存在的脆弱性、面临的威胁以及脆弱性被威胁利用会产生的负面影响和危害事件发生的可能性,进行科学评价的过程。运用灰色评估方法,建立信息系统风险多层灰色评估模型,描述了信息系统的风险灰色综合评估过程,并且通过某学院校园网络系统加以实施和验证。     

基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究

为改善信息安全风险评价的精确度,利用改进的粒子群算法,提出了一种新的优化回归型支持向量机的信息安全风险评估方法。首先,通过模糊理论对信息安全风险因素进行量化预处理;其次,经过预处理后的数据输入到回归型支持向量机模型中;再次,利用改进的粒子群算法来优化和训练回归型支持向量机的参数,得到了优化后的信息安全风险评估模型;最后,通过仿真实验对该模型的性能进行验证。实验结果表明,提出的方法能很好地量化评估信息系统风险,提高了信息安全风险评估的精确性,是一种有效的评估方法。     

基于概率逆换算法的电力负荷预测数量化风险评估方法

数量化风险评估中经常采用专家判断的方法对参数值进行评估,但专家不能对抽象模型参数进行评估,针对此问题,运用概率逆换算法将模型输出时专家评估的不确定性转化为模型参数的不确定性,首先对风险分析中的概率逆换算问题进行研究,然后通过PARFUM算法得以实现.通过实例研究了电力负荷预测中数量化风险评估的方法,从而避免了专家主观估计法可能出现的偏见效应和权威效应.结果表明:该方法修正了专家对典型负荷曲线的判断,给出了更为可靠的同时率参数.     

资产关联拓扑结构的信息系统安全评估模型

提出了基于资产关联拓扑结构的信息系统安全评估模型。以资产关联拓扑结构图为原型表示资产间的关联,量化计算判定各资产间关联以及关联性对整个信息系统风险的影响。该信息系统安全评估模型改进了传统的信息系统风险评估方法,添加资产关联性作为评估过程中的重要信息,实现了量化的信息安全评估。最后给出实例验证了模型对传统评估方法的改进。     

基于量子神经网络的信息安全风险评估方法

针对信息安全风险评估对象的多样性和信息的不确定性、数据量大以及无规律性的特点,提出基于量子神经网络的信息安全风险评估方法.将实际检测的对象属性作为量子神经网络的输入,经量子神经网络系统处理,获得信息系统的综合风险.实验仿真结果表明:基于量子神经网络的风险评估方法比经典BP网络评估方法更有效、可靠,可以应用于实际的信息安全风险评估中.     

并行神经元集成在风险评估中的应用

研究了信息安全风险评估的并行求解方法,以神经元集成为出发点,借助于多个神经元网络并行逼近风险评估值,以降低评估时间和提高评估精度.提出了并行神经元集成风险评估算法,并应用到实例中,实验表明,并行算法能够有效地减少评估花费的时间和增加风险评估准确性.     

基于多目标决策的信息安全风险评估方法研究

随着计算机技术和网络技术的快速发展,信息安全问题越来越受到重视。为科学评估信息系统的安全状态水平,目前已经提出了一些较为权威的信息安全评估标准,但仍存在安全特性不全、缺乏针对性、计算过程不完整等问题。针对这些问题,该文在把保密性、可用性、完整性等特性作为系统设计或安全策略的实现目标,提出了一种基于多目标决策的信息安全风险评估方法。该方法可以根据信息系统实际情况,对不同安全特性进行单独分析评估,通过分级考虑不同特性的重要程度可以得到关于全系统的定量评价结论,为系统不同的设计方案和安全策略的有效性比较提供了数据支撑。     

一种效能评估中缺失数据的填充方法

针对评估数据缺失的问题,提出了一种新的缺失数据填充方法.从信息熵的角度对评估系统进行描述,并提出一种建立在区间值信息系统上的加权广义信息熵,对这种信息熵的非负性、单调性和极值性进行证明.在此基础上,通过研究评估系统数据缺失前后信息熵的变化情况,建立一种基于加权广义信息熵的缺失数据填充方法,并从知识粒度的角度论述加权广义信息熵的机制.通过实例分析与现有的部分算法进行比较,进一步证明文中算法对评估系统缺失数据填充的有效性.     

基于D数理论的不确定多属性决策方法

针对不确定多属性决策过程中信息缺失且关联时难以决策的问题,提出了一种基于D数理论的计算方法.该方法通过属性权重值的大小来决定D数融合顺序,如果权重值相等,则按照D数客观评估值大小顺序融合.该方法结合D数理论可实现属性信息缺失与关联时的不确定信息下的多属性决策,最后通过汽车引擎选择实例验证了该方法的有效性与可行性.     

基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估

为提高无线传感器网络安全风险评估的准确性, 提出一种基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估模型. 首先建立无线传感器网络安全风险评估的指标体系, 并采用灰色关联分析法选择一些对评估结果有重要贡献的指标; 然后根据关联度对重要的无线传感器网络安全风险评估指标进行加权, 采用支持向量机拟合无线传感器网络安全风险变化特点, 并引入粒子群优化算法优化支持向量机参数; 最后与其他模型进行对比测试, 测试结果表明, 该模型获得了比对比模型更优的无线传感器网络安全风险评估结果, 评估正确率超过95%, 且提升了无线传感器网络安全风险评估效率.     

测量结果标准不确定度的灰色评定方法

针对测量结果标准不确定度因测量数据少、数据样本分布不明确而难以评定的问题,提出一种基于灰色系统理论的非统计评定方法,其参数由灰色模型GM(0,2)和数值仿真确定.仿真和实际应用结果表明,该方法对测量数据分布的依赖性小,在测量数据较少时也可获得较可靠的评定结果.     

SOFC PEM联合发电系统的不确定性分析

以固体氧化物燃料电池与质子交换燃料电池(SOFC PEM)联合发电系统为研究对象,以系统操作参数作为不确定参数,采用基于拉丁超立方体抽样法的不确定分析方法,即包括以适宜的概率分布函数来表述和量化不确定因素并将不确定性传播到确定性模型来建立输出结果的概率分布规律,进而分析系统操作变量的不确定性对系统净电功率的影响。不同于传统的灵敏度分析方法,考虑参数的概率结构,评价多个参数的相对重要性。结果表明：高SOFC电堆操作温度、低燃料流量和低SOFC燃料利用率有利于减少系统净电功率因不确定因素引起的偏差和波动,但同时以减少系统净电功率为代价。不确定性分析可为在不确定条件下设计参数的优化提供依据。     

基于灰色理论的装备保障性评价数学分析方法研究

对解决装备保障性工程评价时，由于提供的信息的模糊性，且数据量少，集中表现出了信息的灰色性和不确定性的缺点。本文采用灰色系统理论应用在海军装备保障性工程评价的数学分析中，利用在对指标灰序白化基础上，建立了灰色关联模型，并对整个系统进行灰色关联分析，结果发现此模型能很好的解决装备部署之后的保障性评价中信息模糊和信息量不足的问题，而且评价结果可信性高。     

下三角参数矩阵优化模型及应用

为了克服灰色模型是整体的一种函数形式,并很难保证某些局部误差比较小的缺点.建立下三角参数矩阵优化灰色模型,综合样条函数的局部性质和原始数据的参数化变换,利用优化理论得到参数,再通过逆变换得到模拟值.实例表明:下三角参数矩阵优化灰色模型比其它灰色模型所得到的预测精度更高,并可推广应用.     

维修保障系统效能评估的灰色-证据理论模型

对装备维修保障系统效能作出科学、准确的评估是发现、改进系统不足,提高装备保障效能的一项重要依据.实际评估过程中由于各种不确定性因素的存在,通常不易得出准确的评估结论.针对当前评估方法在处理不确定信息方面的不足,提出一种基于灰色-证据理论的维修保障系统效能评估模型.在建立系统效能评估指标体系的基础上,首先通过专家法、实地调研法和仿真分析法获取系统效能的评估指标值,并通过计算评估指标值与系统评估等级之间的灰色关联度,构建不同方法下系统效能评估等级的基本概率分配,最后利用证据理论的合成规则对不同方法下系统的评估等级进行合成,从而获得系统效能的评估结论.实例验证表明,模型是有效的.     

灰色系统参数估计与不良数据辨识

针对序列中含有空穴或不良数据的情况，将参数估计与不良数据辨识理论作为数据预处理技术应用于灰色系统建模。以观测数据为依据进行参数估计，避免了常规模型将空穴处的生成数据与其余实际数据同等对待的弊端；对序列作检测与辨识，使剔除不良数据后的参数估计结果更为精确。在电力系统灰色负荷预测中的应用结果表明，这一方法在提高灰色系统建模精度方面有相当的优越性，预测结果比常规灰色模型有很大的改善。     

供水管网模型水质不确定性研究

供水管网模型是保障供水管网水质安全的重要手段,受输入参数不确定影响水质模型计算的水质值是不确定的;为研究节点基本用水量、水损系数、主体水反应系数和管壁反应系数对供水管网水质特性的影响,提出了在假定他们的随机变化服从正态分布的条件下,采用蒙特卡罗随机抽样法,应用动态的水质模型计算得到节点水质的分布特征,给出了算法在管网中的应用;结果表明：当所有不确定输入参数共同作用时,节点水质的不确定性最大,水质反应系数是对节点水质不确定性影响程度最大的参数.     

工程建筑变形分析的灰色模型探讨

为研究工程建筑的变形规律,合理预测未来的变形趋势,针对工程建筑变形中存在的变形因素复杂、变形大小不确定性、点位间主次关系不明确等情形,采用灰色系统理论建立变形分析灰色模型。通过两个工程实例,分别应用GM(1,1)模型和MGM(1,n)模型进行变形的预测和检验,充分证实了应用灰色模型进行工程建筑变形分析的可行性和可靠性,为工程建筑的变形分析和安全性诊断提供了可靠的理论依据和科学的分析方法。     

不确定信息的产生根源与泛灰集合基础

在讨论不确定性信息产生根源的基础上 ,讨论了各种不确定性信息的内涵 ,推出了内涵最深外延最广的不确定性信息———泛灰信息及其集合概念 .为推广使用泛灰数学综合处理各种不确定性信息奠定基础 .     

混合规划处理流水车间调度问题

针对不确定条件下流水车间调度问题(F low shop schedu ling),研究了含有随机参数和灰色参数的混合机会约束规划模型的建立及求解方法。提出了灰色模拟的概念和方法,为含有灰色参数的机会约束规划提供了求解途径。通过理论推导及仿真实例,结合遗传算法,验证了基于随机模拟和灰色模拟的混合机会约束规划的调度模型及求解方法的有效性。