基于模糊神经网络的信息系统安全风险评估研究

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1、基于模糊神经网络的信息系统安全风险评估研究王甲生，付　钰，吴晓平（海军工程大学信息安全系，湖北武汉430033）摘　要：针对信息系统的安全风险评估问题，提出了一种结合模糊综合评判与人工神经网络的风险评估方法。采用改进的模糊AHP构建模糊综合评判中的权重集，克服了传统AHP的不足；将模糊综合评判的数据作为样本，利用人工神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力，获得专家知识、主观判断以及风险因素对系统的影响程度，从而对信息系统进行安全风险评估，降低了评判过程中的随机性和专家主观上的不确定性。最后通过实例说明了方法的应用，

2、并借助误差分析和相关性分析检测了模型的有效性。关键词：模糊神经网络；改进的模糊AHP；信息系统；安全风险评估中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：ResearchonSecurityRiskAssessmentofInformationSystemBasedonFuzzyNeuralNetworkWangJiasheng,FuYu,WuXiaoping（DepartmentofInformationSecurity,NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033,China）

3、Abstract:Tosolvetheproblemofsecurityriskassessmentofinformationsystems,ariskassessmentmethodcombiningfuzzysyntheticevaluationwithartificialneuralnetworkispresented.WeightcoefficientsoftheriskfactorsinfuzzysyntheticevaluationareobtainedbytheimprovedfuzzyAHP,whic

4、hovercomestheshortagesofthetraditionalAHP;Dataoffuzzysyntheticevaluationistakenaslearningsampletogaintheknowledge,experience,subjectivejudgmentsofexpertsandtheinfluenceofriskfactorsoninformationsystemutilizingtheself-adaptationandnonlinearitymappingfunctionofth

5、eneuralnetwork,sotherandomicityandtheuncertaintyofexpertsarereduced.Finally,theapplicationofthemethodisillustratedwithapracticalexample,andthevalidityofthemodelisdetectedbytheerroranalysisandcorrelationanalysis.Keywords:fuzzyneuralnetwork;improvedfuzzyAHP;infor

6、mationsystem;securityriskassessment1引言收稿日期：2009-07-15；修回日期：基金项目：国家自然科学基金资助项目(60774029)作者简介：王甲生：(1984-)男，硕士生。随着信息和网络技术的迅猛发展，现代社会对信息系统的依赖日益加深，网络、金融、电信等重要信息系统已成为国家建设的关键基础设施，信息系统的安全性越来越重要。针对信息系统的安全问题，进行科学有效的风险评估已成为大家的共识，研究一套科学可行的信息系统安全风险分析与评估方法，对于我国的信息化建设及信息安全发展战略具

7、有重要的理论与实践意义[1]。针对信息系统的安全风险评估问题，国内外学者运用模糊数学理论、灰色系统理论、粗糙集理论、贝叶斯网络等建立了风险评估模型，取得了很多研究成果[2-5]。这些研究成果是对信息系统安全风险评估理论的发展和完善,但还没形成系统的评估方法体系。本文在对信息系统的安全风险进行详细分析的基础上，提出了一种结合模糊综合评判与人工神经网络的风险评估方法。采用基于改进模糊AHP的模糊综合评判法来对信息系统中边界不清、只能用模糊的非定量的语言来描述的风险因素进行定量化分析。在风险量化过程中引入人工神经网络的智能

8、控制算法，利用其强大的自适应能力与非线性映射能力，降低了评估过程中的人为因素，较好的保证了评估结果的客观性。2信息系统安全风险评估模型根据《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》中的定义，信息系统是指由计算机及其相关的和配套的设备、设施（含网络）构成的，按照一定的应用目标和规则对信息进行采集、加工、存储、传输、检索等处理的人机系统[6]。信