基于改进贝叶斯网络的风险评估模型研究

• 作者: 黄伟
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 贝叶斯网络 风险评估 遗传算法 灰色关联分析
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 字数: 4721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6833.2018.10.026

摘要

目前,贝叶斯网络(BN)已广泛应用于风险事件评估,但由于风险事件的特殊性,其应用受到一定限制.一是传统BN风险评估模型缺失定量数据,参数确定多依赖专家经验,故引入基于遗传算法的条件概率表(CPT)检索算法用于改进BN参数学习.二是风险评估中的变量相互关联,既不满足BN所要求的条件独立性假设,也导致计算效率下降,故提出改进的灰色关联分析法(GRA)计算指标权重对BN进行加权,以满足条件独立性假设.最后将改进的BN风险评估模型应用于实际问题研究,结果表明该模型可应用于不完全数据和变量相关的风险事件评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄伟		1	3	1.0	1.0