基于贝叶斯方法的信息系统整合风险评估研究

随着企业信息化程度不断提高,基于业务的信息系统整合是不可抗拒的,整合的风险也必然存在.针对信息系统整合的要素和过程,结合贝叶斯理论与大型企业的信息系统整合的事实,提出了基于贝叶斯方法的信息系统整合项目风险评估模型.利用某实施公司信息系统整合项目支出,对项目支出风险进行了案例分析研究,通过案例分析发现利用贝叶斯方法可以较好地评估信息系统整合风险,尤其是在具备专家经验和先验值的前提下,风险评估效果良好.     

通用可量化信息系统脆弱性管理软件研究与设计

通用可量化信息系统脆弱性管理软件由中央控制台、分析中心、二级界面、任务管理器、结果服务和工作部件组成,并采用了面向风险评估的分布式脆弱性扫描与管理技术、定量与定性相结合的风险评估技术、实时自动的系统加固与修复技术以及基于Agent技术的个体脆弱性自动管理技术,实现了对通用信息系统脆弱性进行管理的功能,进而满足了日益迫切的对信息系统进行风险评估及脆弱性管理的需求.     

基于贝叶斯网络的可信概率评估方法

针对ad-hoc现存的问题,基于贝叶斯网络提出一种ad-hoc网络中评估节点可信度的模型.根据节点在网络的属性,利用贝叶斯网络,动态地计算节点可信度,模型可以根据节点关注的属性不同,调整贝叶斯网络子节点概率分布表,从而实现灵活的可信评估策略.结合贝叶斯网络,用概率统计的方法计算节点的可信度,该方法使用贝叶斯网络计算,评估节点的当前状态在历史通信记录的基础上的可信概率.仿真结果表明,本方法能够动态反映节点可信程度,及时地发现恶意攻击.     

基于贝叶斯概率树的机会社会网络转发节点选择方法

选择合适的节点并将消息迅速转发到目标节点是机会社会网络关键问题之一。现有研究的不足主要是未充分考虑节点的社会属性以及节点的动态性。本文提出了一种基于贝叶斯概率树的转发节点选择(Bayesian Probabilistic Tree Forward Node Selection,BFANS)方法。根据节点具有的社会属性及相遇概率划分社区;社区内利用节点相遇概率值构建贝叶斯概率树;分别采用社区内和社区间两种方式进行消息的转发。实验表明,该方法在消息投递成功率上得到提高,并且降低消息的平均时延及路由开销比率。     

利用概率方法分析计算负荷系数的选取

本文应用概率理论,推导出工厂计算负荷P_(iz)的计算式:P_(iz)=P_(pz)+ασ,并讨论α的取值直接影响到P_(iz)的值及系统出现过载的概率;推导了达到稳定温升4τ时导线过载的概率的近似计算式。经上机计算,推荐适宜几种类型导线采用的α值。     

信息系统安全风险评估方法的研究

本文根据信息系统风险评估的基本要素, 通过对信息系统的现状分析, 提出了一种基于脆弱性和威胁分析相结合的定量风险评估方法. 该方法建立了相应的风险计算模型, 通过脆弱性分析, 威胁识别, 后果属性及其权重计算等多个步骤对信息系统的安全风险进行定量分析计算得到信息系统安全评估风险值, 提高了信息系统风险评估的客观性和可度量性.     

不确定证据下的后验概率集结

任何变量的后验概率计算都假定证据变量E是确定的,无法处理不确定证据下的后验概率。针对这个问题,提出在贝叶斯网络及其扩展的Credal网络中应用证据出现的概率对后验概率进行折中处理,并用不确定的Credal集表达其结果,从一定程度上为决策人员提供有意义的决策依据。最后,结合GeNIe软件,应用实例说明了该方法的有效性和合理性。     

概率概念的发展和争论

本文根据概率概念发展的几个主要阶段代表人物的观点,扼要地介绍了不同学派对于概率这一概念的不同的理解和争论。争论的焦点是概率这一概念的客观基础。文章认为概率是有客观与主观这两类不同的概念,但这两者不是绝对对立的,而是在一定条件下相互转化的,我们应该致力于研究相互转化的前提条件以及相互转化的形式,并从这一观点解释贝叶斯公式。     

条件概率及其应用

条件概率是概率论中最重要的概念之一,文章着重分析了条件概率的概念、特点以及在实践中的应用。文章对有关条件概率的几种形式作出分析,对不同形式的条件概率应用作出相应的解答。     

基于云计算的配电网脆弱性分析系统的设计

本文针对配电系统的脆弱性评估与控制问题,将云计算理论应用到配电网脆弱性的分析研究中,设计了基于云计算的配电网系统分层控制结构,并利用风险评估的风险指标实现了配电网脆弱性评估的功能.     

计算多级链路系统阻塞率的最小路集方法

讨论了多级链路系统的结构及阻塞率计算问题，探讨了ＳＰＣ（程控交换机）数字交换网络的特点。通过定义李氏网络图的最小路集，给出计算复杂交换网络的阻塞率的最小路集算法。与传统方法相比，该算法简便高效，易于在计算机上实现，具有良好的实用价值。     

不完备信息系统中一种基于概率相似度的粗糙拓展模型

以不完备信息系统为研究对象,在容差关系的基础上提出了一种带有阈值的基于概率相似度的概率容差关系.新模型考虑了属性取值的概率,通过阈值的设置可以控制分类精度,优化分类决策.实例分析验证了新模型的可行性和优越性.     

一种定量的信息安全风险评估模型

目前人们采用的信息安全风险评估方法基本局限于定性或半定量的方法。采用概率风险分析的方法,通过故障树分析网络系统被攻击的根本原因,并对网络构成的实质进行了剖析,同时分析了系统漏洞的类型及对攻击结果进行了分类,在此基础上建立了定量风险计算模型。     

基于层次分析法的信息安全风险评估要素量化方法

信息安全风险评估是保障信息系统安全的重要基础性工作,但现有风险评估标准和相关研究提供的评估模型和计算方法的评估结果不能有效体现信息系统资产在保密性、完整性、可用性上的不同安全需求和面临的不同风险。利用层次分析法建立风险评估层次分析模型,在借鉴通用脆弱性评分系统指标评价体系基础上改进脆弱性要素量化方法,利用构建的层次分析模型偏量判断矩阵计算"安全事件损失""安全事件可能性"和"风险值"。通过实验验证,与现有方法相比,所提方法的评估结果能够直观体现资产在保密性、完整性和可用性上面临的不同风险,能为制定风险控制措施提供更加准确、合理的建议。     

Bayes网络学习的后验概率准则

介绍了Bayes网络学习的Bayes方法,给出了Bayes网络学习的后验概率准则,并依据准则采用B-搜索算法和MCMC搜素算法寻找好的网络模型。     

大型桥梁施工风险动态评估

针对大型桥梁施工风险动态评估问题,采用结构?风险分解识别法完成风险元初步识别,引入决策与实验室方法识别动态评估风险元并构建风险元传递网,最后结合贝叶斯网络及GeNIe软件对风险元传递网进行贝叶斯概率计算,并结合逆向推理和敏感性分析获得关键风险元及主要风险链.采用该方法开展五峰山长江大桥施工全过程风险动态评估.结果表明,...     

一种动态联盟企业风险概率识别方法

根据动态联盟企业信息具有不确定性的特点,应用贝叶斯网络对企业的风险概率进行识别.通过对贝叶斯网络的构建与分析方法的探讨,用贝叶斯网络描述企业信息变量间的依赖关系,从而识别不同风险发生的概率.仿真结果表明,贝叶斯网络可以有效地描述动态联盟企业不确定信息变量之间的依赖关系,是进行风险概率识别的一种有效方法.     

Existence of four periodic solutions of a ratio-dependent predator-prey model with exploited terms

We study a non-autonomous ratio-dependent predator-prey model with exploited terms. This model is of periodic coefficients, which incorporates the periodicity of the varying environment. By means of the coincidence degree theory, we establish sufficient conditions for the existence of at least four positive periodic solutions of this model.     

A local asymptotic behavior for ruin probability in the renewal risk model

Let R（t）=u＋ct-∑ I=1^N（t） Xi,t≥0 be the renewal risk model, with Fx（x）being the distribution function of the claim amount X. Let ψ（u） be the ruin probability with initial surplus u. Under the condition of Fx（x） ∈ S^＊（γ）,y ≥ 0, by the geometric sum method, we derive the local asymptotic behavior for ψ（u,u ＋ z] for every 0 （ z （ oo, On one hand, the asymptotic behavior of ψ（u） can be derived from the result obtained. On the other hand, the result of this paper can be applied to the insurance risk management of an insurance company.     

带区间参数的贝叶斯网的近似推理

 用区间概率代替贝叶斯网中的点概率,将贝叶斯网扩展为带区间参数的贝叶斯网,使得贝叶斯网更具一般性.用规范概念的计算规则进行区间概率的计算,用Gibbs采样的近似推理法对带区间参数的贝叶斯网进行近似推理,计算后验概率.并给出近似推理的算法和实验,实验结果表明该方法是有效的.