模糊神经网络在信息安全风险评估中的应用

• 作者: 佘玉梅 申时凯
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 信息系统 安全风险评估 模糊理论
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 网络与互联技术
• 页码范围: 91-94
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.10.022

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申时凯	昆明学院计算机与网络技术系	17	64	4.0	7.0
2	佘玉梅	云南民族大学数学与计算机科学学院	26	103	5.0	8.0