工商管理电子商务毕业论文 电子商务技术风险评估

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1、湖南师范大学本科毕业论文考籍号:XXXXXXXXX姓名:XXX专业:工商管理电子商务论文题目:电子商务技术风险评估指导老师:XXX二〇一一年十二月十日[摘要]本文给出了一种电子商务技术风险的评估方法。基于FCIM模型,对电子商务技术风险进行定量计算,评估电子商务技术风险。通过实际应用,该方法可以很方便地用于电子商务技术风险评估,评估结果符合实际。  [关键词]电子商务技术风险风险评估梯形模糊数CIM模型    一、引言  随着互联网的全面普及,基于互联网的电子商务(EC)应运而生,电子商务已经成为一种全新的商务模式。与传统商务方式相比,电子商务具有高效性、方便性、集成型和可扩展性等特点

2、。但是,电子商务是在Internet开放的网络环境下,基于浏览器/服务器应用方式,实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付,其安全性相对于传统商务方式而言就显得尤为突出,也是商家和用户都十分关注的焦点。  电子商务安全实践的起点是对电子商务的风险评估,当客观存在的潜在威胁攻击系统脆弱点时,就会产生风险,导致系统的破坏和受损。风险评估是解释和分析风险的过程。风险评估的目的是发现风险和控制风险。电子商务中常见的风险可分为经济风险、管理风险、制度风险、技术风险和信息风险。  IT技术是实现电子商务的基础,分析研究技术风险是保障电子商务安全的重要研究课题,为此,本文提出一种基于F

3、CIM模型的电子商务技术风险评估方法,对电子商务技术风险进行定量分析。  二、识别风险因素  电子商务的技术风险是指涉及终端设备及其传输介质的各种风险,分为三类:网络环境风险、数据存取风险、网上支付风险,风险辨识图如图1所示。  三、基本概念  1.梯形模糊数  模糊数是实数域上的一种特殊模糊集,是表示模糊信息的有效方法。常用的、特殊形式的模糊数有L-R型模糊数、三角模糊数、梯形模糊数等,由于梯形模糊数的表示方法简单、运算方便,在工程应用中最为常见,在这里我们采用梯形模糊数表示语言变量。  定义1(梯形模糊数):论域X上的模糊数为.  称为梯形模糊数,简记为(a,b,c,d),其分布函

4、数如图2所示。  2.CIM模型  CIM模型(ControlledIntervalandMemoryModels,控制区间和记忆模型)是1983年由美国学者Chapman和Cooper提出的风险分析模型,有“串联响应模型”和“并联响应模型”两种,分别进行变量概率分布的“串联”或“并联”的叠加。本文只涉及“并联”叠加,下面介绍“并联响应模型”。  一项活动S有n个风险因素X1,X2,...,Xn存在,只要其中的一个风险出现,活动S都将受到风险影响,S的n个风险因素的概率分布组合模型称为“并联响应模型”,假设风险X1与风险X2进行并联概率叠加,计算  公式表示为:    式中,X1、X2

5、为两个风险因素,xa为风险区间的组值,n为分组数。  四、将FCIM模型用于电子商务技术风险的评估  风险是风险事件发生的概率P和风险事件所产生影响C的函数,即R=f(P,C),式中R为风险,P是风险事件发生的概率,C是风险事件发生所导致的后果,即影响。考虑到在电子商务过程中,各级风险因素的随机性,本文采用FCIM模型对电子商务技术风险进行评估,具体过程如下:  1.构造风险因素集和评判集  构造电子商务的网络环境、数据存取、网上支付的风险因素集和评判集,对于风险发生概率、风险产生影响可设立不同的评判集。设风险因素集Ui={u1,u2,…un},i=1,2,3,评判集P={P1,P2,

6、…,Pm},对评判集中的定性评语采用梯形模糊数表示。  2.风险因素的模糊评价定量化  根据专家评价,确定每个风险因素发生概率、产生后果关于评判集的模糊评价。将风险因素的模糊评价结果,采用模糊处理后得到概率分布区间、影响分布区间,并可计算出单个风险因素的期望值,评判单个风险因素。  3.CIM计算  运用CIM的并联响应模型,依次求出网络环境风险、数据存取风险、网上支付风险以及电子商务技术总风险的概率分布区间、影响分布区间,据此计算总风险期望值,评估系统风险。若其总风险的期望值E0.7,为高风险系统;E0.3为低风险系统;介于二者之间的为一般风险系统。  五、应用示例  应用本文提出的

7、方法,对某企业的电子商务技术风险进行风险评估。  1.构造风险因素集和评判集  构造电子商务的网络环境、数据存取、网上支付的风险因素集和评判集,风险发生概率评判集、风险产生影响评判集以及所对应的梯形模糊数见表1。  2.风险因素的模糊评价定量化  以网络环境风险中的黑客入侵为例,说明风险因素的模糊评价定量化过程。经专家评定,黑客入侵风险评价结果如表2。  对黑客入侵的风险评价进行模糊处理,得到其概率分布区间如图3所示。  在区间(0,1),(2

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