基于模糊层次分析法的网络多维信息安全评价方法.pdf
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1、信息记录材料 年 月 第 卷第 期基于模糊层次分析法的网络多维信息安全评价方法陈艳君,陈婷婷(南昌大学科学技术学院 江西 南昌)【摘摘要要】基于模糊层次分析法的网络多维信息安全评价方法,首先分析影响安全的主要因素,找到影响因素之间的关联程度组成评价指标体系,建立对应的有序阶梯层次结构模型。其次计算不同层次之间相对于网络信息安全中的权重,进行一致性检验并按照对应层次完成排序。再次对安全因素进行去模糊化处理,得到相应的安全等级结果。最后计算各个小组的隶属度向量的信息熵和族的隶属度向量,对结果进行对比判断评价是否有效,从而完成对网络信息安全多级评价。实验结果表明,运用该方法评价的有效性和准确性为 组
2、中最高,符合预期目标,实现网络多维信息安全评价方法的高效准确应用。【关关键键词词】模模糊糊层层次次;网网络络漏漏洞洞;信信息息安安全全;风风险险评评价价【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()基金项目:年 度 江 西 省 教 育 厅 科 学 技 术 研 究 项 目();年度江西省教育科学“十四五”规划一般课题();年度江西省高等学校教学改革研究课题()。作者简介:陈艳君(),女,山东巨野,硕士,副教授,研究方向:应用数学与智能计算。引言随着现代化社会的飞速发展,互联网技术逐步进入大众视野。关于网络信息安全等方面的问题日趋严重,成为大众普遍关注的焦点。运用网络信息
3、安全评价方法可以自动对各种系统展开检测,不断寻找系统中存在的漏洞,仔细勘察安全薄弱的位置,为建立安全的网络环境提供有力支持。通过对网络系统的安全程度进行评价,实现了复杂网络环境下的可操作性,综合评价才能得出更加科学并且有价值的评价结果。由于综合评价指标的建立还在初级阶段,指标确定后对总目标的贡献程度还较低,综合指标的选择方面存在一定的不合理性。由于构建的网络安全综合评价指标体系不完整,使得网络安全水平不能较好展现,导致结果难以达到预期。因此,现阶段为了能够更加全面地考虑到网络系统中的其他因素对网络多维信息安全的影响,以网络多维信息安全评价方法为研究对象,运用模糊层次分析法结合实际情况进行实验与
4、分析。网络多维信息安全评价 建立模糊层次分析评价模型运用模糊层次分析法,对在递阶层次结构中规定的相对标度进行判断,并在同一层次因素中选择最为重要的进行比较。根据综合判断明确决策方案的整体特征,并将专家对该事件的判断用数字方式表达与处理,明确得到其对应的权重。简化网络信息安全问题,并分析其影响安全的主要因素,找到影响因素之间的关联程度,并建立对应的有序阶梯层次结构模型,对不同层次中的不同因素和之前层次中的因素的重要程度进行比对,得到判断矩阵。计算不同层次之间相对于网络信息安全中的权重,并按照对应层次完成排序。建立网络信息安全指标体系,具体递阶层次结构如表 所示。表 模糊层次分析评价模型递阶层次结
5、构目标层准则层指标层网络信息安全评价 网络通信安全 网络安全规范 物理安全 网络安全技术应用 系统安全 安全审计跟踪目标 加密传输目标 访问控制目标 通信线路备份 系统操作日志 设备安全 环境安全 身份识别 软件破坏 数据库状态监控 模糊综合评价法通过对事物进行应用变换,对其做出综合评价。设定被评价的目标进行不同行为或操作的评价结果元素的集合为信息安全评价集,其中将评价集分成 个等级。评价使用评语为优秀,良好,一般,较差,差,在所有的评判结果中共有 个结果。在综合整理所有影响因素后,从评论集中选择最优评价结果为目标结果。影响评价目标的因素组成的集合为因素集,设定因素集为 ,因素一般都具有一定程
6、度的模糊性,在模糊综合评价中模糊性用隶属函数处理。,表示评价指标体系中的 级指标。定义因素层指标集并计算相应指标的权重。将定义 到 的模糊评价矩阵为,见式():()式()中:表示因素层指标,对于第 级评语的隶属度,使得其表示从指标中为第 级评语所规定的模糊集的隶属度。给定专家所设定的调查问卷,由专家统一信息记录材料 年 月 第 卷第 期对项目进行评级,评价的标准为不同影响因素对目标的影响程度进行评价。之后对专家的评价结果进行统计与记录,得到在指标中的 级评语,为因素层到目标层的模糊映射。在运用模糊评价法评价网络信息安全状况时,运用专家打分法,同时运用指标隶属度函数,建立对应的评价模型来对给定指
7、标的等级赋予边界值。在进行模糊综合评价过程中,从因素集 中选择单个因素进行评价,明确不同评价目标在评价集中的元素隶属问题。设定评价结果的模糊集合为,将评论集中的模糊评价进行整合,将不同因素的评论组成一个评价矩阵,见式():()式()中:为 对 的隶属程度。对不同因素层的指标的评价矩阵进行模糊矩阵运算,得到主因素层指标对于评论集 的隶属向量为,模糊矩阵综合评价模型公式为式():()式()中:为两个集合之间的模糊态势。根据矩阵的计算公式,在 中确定模糊映射后,将一个模糊子集映射到另一个模糊子集中,得到模糊评价的隶属度。完成对评价模型的建立。网络信息安全多级模糊评价对层级进行排序,根据判断矩阵计算不
8、同层之间的联系并按照重要程度赋予对应的权重。在矩阵运算中,设定得到的最大特征值为向量结果。在 不等于 时进行归一化处理。对权重进行归一化处理得到 的值。根据最大隶属度公式计算矩阵中的最大特征根,就是评价隶属度。并计算一致性指标,其计算公式为式():()式()中:,为平均随机一致性指标,检验判断矩阵一致性后,获得一致性指标为,将不同的值代入到评价一致性指标的公式中,判断矩阵是否满足一致性要求,如果 ,则判断矩阵一致性为真。反之则需要重新调整判断矩阵的取值。设定层次结构模型中有 个层次,级指标层中存在 个因素,级指标层中存在 个因素。按照相应层与层之间的排序,计算得到 级指标层对总目标层的排序为
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