网络安全风险动态评估方法研究

• 作者: 张俊林
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 风险动态评估 网络安全 模糊理论
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 356-360
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4422字
• 语种: 中文

摘要

对网络安全风险进行准确的动态评估,可以提高网络的安全系数,保证网络良好稳定的运行.获取相关的风险指标,并对指标进行量化处理是进行网络安全风险评估的前提,而传统方法通过获取网络安全中资产、威胁、薄弱性的关键因素,并计算相应的风险值实现评估,但是不能够严格量化风险指标,存在安全风险动态评估偏差大的问题.提出一种采用模糊理论与RBF神经网络相融合的网络安全风险动态评估方法.上述方法首先根据网络安全风险动态评估原理,与模糊RBF神经网络模型的特征优势相结合,构建网络安全风险动态评估系统,利用模糊理论对网络安全风险因素指标实现量化,对网络输入实现模糊预处理,由此建立各风险因素对应评判集的隶属度矩阵,在此基础上对网络安全风险因素隶属度实现学习,最终输出网络安全风险等级.仿真结果表明,上述算法能够较好地量化评估网络系统动态风险,并提高了网络安全风险评估准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张俊林	广东理工学院信息工程系	14	23	2.0	4.0