基于模糊综合评判的网站信用评估研究

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第３０卷第１０期计算机应用与软件Ｖｏｌ３０Ｎｏ．１０２０１３年１０月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＯｃｔ．２０１３基于模糊综合评判的网站信用评估研究孔国栋张保稳张俞蕾（上海交通大学信息安全工程学院上海２００２４０）摘要从网站实体诚信安全角度出发，开展针对网络媒体用户的网站实体征信管理引擎的研制工作，具有重要研究价值和意义。而目前学术界还没有提出比较系统的网站信用评价指标体系，也没有将一些传统的综合评估方法应用于网站信用评估方面。拟结合既有的网络安全信用评价技术，对网络空间内的网站实体信用安全性进行系统研究，设计针对网站信用的指标体系并且研究模糊综合评判法在网站信用评估中的应用。研究工作主要如下：（１）研究并设计网站实体信用评估指标体系；（２）研究模糊综合评判法在网站信用评判中的应用。实验结果表明他们的指标体系是合理的并且模糊综合评判法可以应用于网站的信用评估。关键词网络诚信体系网站信用评判的指标体系模糊综合评判法中图分类号　ＴＰ３０１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１３．１０．０２５ＷＥＢＳＩＴＥＣＲＥＤＩＴＡＳＳＥＳＳＭＥＮＴＳＴＵＤＹＢＡＳＥＤＯＮＦＵＺＺＹＣＯＭＰＲＥＨＥＮＳＩＶＥＥＶＡＬＵＡＴＩＯＮＫｏｎｇＧｕｏｄｏｎｇ　ＺｈａｎｇＢａｏｗｅｎ　ＺｈａｎｇＹｕｌｅｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏＴｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２４０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｆｒｏｍｔｈｅｖｉｅｗｏｆｗｅｂｓｉｔｅｅｎｔｉｔｙｃｒｅｄｉｔ，ｉｔｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｖａｌｕｅａｎｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｔｈｅｗｏｒｋｏｆｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｔｈｅｗｅｂｓｉｔｅｅｎｔｉｔｙｃｒｅｄｉｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｅｎｇｉｎｅｆｏｒｉｎｔｅｒｎｅｔｍｅｄｉａｕｓｅｒｓ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙｔｈｅａｃａｄｅｍｉｃｃｏｍｍｕｎｉｔｙｈａｓｎｅｉｔｈｅｒｏｆｆｅｒｅｄａｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｗｅｂｓｉｔｅｃｒｅｄｉｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄｎｏｒｕｓｅｄｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｍｅｔｈｏｄｓｏｎｗｅｂｓｉｔｅｃｒｅｄｉｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．Ｗｅｉｎｔｅｎｄｔｏｄｏｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｓｅｃｕｒｉｔｙｏｆｗｅｂｓｉｔｅｅｎｔｉｔｙｃｒｅｄｉｔｉｎｎｅｔｗｏｒｋｓｐａｃｅｉｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｅｘｉｓｔｉｎｇｃｒｅｄｉｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｒｉｔｙ，ａｎｄｄｅｓｉｇｎａｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｗｅｂｓｉｔｅｃｒｅｄｉｔａｎｄｓｔｕｄｙｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｆｕｚｚｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｅｓｉｎｗｅｂｓｉｔｅｃｒｅｄｉｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒａｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｓ：（１）Ｓｔｕｄｙａｎｄｄｅｓｉｇｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｗｅｂｓｉｔｅｅｎｔｉｔｙｃｒｅｄｉｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．（２）Ｄｏｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｆｕｚｚｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｗｅｂｓｉｔｅｃｒｅｄｉｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｏｕｒｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｉｓｒｅａｓｏｎａｂｌｅ，ａｎｄｔｈｅｆｕｚｚｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃａｎｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｗｅｂｓｉｔｅｃｒｅｄｉｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｎｅｔｗｏｒｋｃｒｅｄｉｔｓｙｓｔｅｍ　Ｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｗｅｂｓｉｔｅｃｒｅｄｉｔ　Ｆｕｚｚｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ至关重要。从网民个体、网站实体诚信安全角度出发，首先面向０　引言互联网信息交互平台，尤其是以电子商务、博客微博、社交网络等为代表的新兴网络媒体，开展针对网络媒体用户的网站实体网站信用评估的研究背景和意义征信管理引擎的研制工作，具有重要研究价值和意义。根据中国互联网络信息中心（ＣＮＮＩＣ）发布的《中国互联网网络空间网站实体信用评估是诚信体系建设的一个重要组络发展状况统计报告（２０１２年１月）》显示，截至２０１１年１２月成部分，是建立网络诚信长效机制、促使网站企业诚信自律、保底，中国网民规模突破５亿，达到５．１３亿，全年新增网民５５８０护网民合法权益的一项重要的基础工作。万。互联网普及率较上年底提升４个百分点，达到３８．３％。国内外研究现状在互联网行业蓬勃发展的过程中，社会问题网络化现象日在信用评估模型方面，国内外学者已经做了很多研究。益凸现，虚假信息、失信行为和低俗内容等社会诚信问题也在互１９６８年美国的爱德华．阿特尔曼博士对美国破产和非破产企业［１］联网上发生。据统计，２０１１年上半年，遇到过病毒或木马攻进行观察，建立了著名的５变量Ｚｓｃｏｒｅ模型和在此基础上改进击的网民达到２．１７亿，比例为４４．７％；有过账号或密码被盗经的Ｚｅｔａ判别分析模型［２］。Ｃｏａｔｓ，Ｆａｎｔ（１９９３）、Ｔｒｉｐｐｅ和Ｔｕｒ历的网民达到１．２１亿人，占２４．９％，较２０１０年增加３．１个百分ｂａｎ，Ｋｅｖｉｎ、ＫａｒＹａｎＴａｎ和ＭｄｏｄｙＹＤｉａｎｇ（１９９２）采用了神经网点；有８％的网民在网上遇到过消费欺诈，该群体网民规模达到络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了３８８０万。面对互联网时代的虚假身份、恶意欺诈、钓鱼网站等一定的效果。学者杨保安、王春峰等（１９９８）也在此领域进行了日益突出的诚信风险和木马、病毒、隐私窃取等多元化的安全威胁，互联网站和电子商务正面临着“诚信”和“信任”的两大收稿日期：２０１２－０８－０１。上海市科委重点科技攻关课题（１１５１１５０挑战。４３０２）。孔国栋，硕士生，主研领域：信息系统安全评估。张保稳，副研究网络诚信体系建设对于我国信息化社会的公平性良性发展员。张俞蕾，学士。 第１０期孔国栋等：基于模糊综合评判的网站信用评估研究９３初探。（１）网站真实性关于网站的信用评估，目前国内外的研究主要集中在电子网站在注册时填写的信息越全，网民对该网站的可追踪能商务网站方面，大多从功能、商业以及对用户的服务质量的角度力就越强，因而该用户的信用风险则相对较低。相反，若网站在出发进行评估，很少会考虑信息安全、风险控制等因素。因而在注册时提供的信息越少，管理者对其的监管约束就越弱，则该网指标体系方面，目前还没有系统和全面的针对网站信用评估的站存在加大信用风险。网站的信息主要包括网站主办者信息，指标体系。联系方式信息、网站信息、网站接入信息。传统评估领域的算法主要可以分为三类：定量、定性、定性（２）网站合法性与定量相结合的评估方法。定性的评估方法主要是通过评估指网站的建设要到相关部门备案注册，同时网站的运营也要标体系对被评估对象进行符合性检查来完成评估过程。定量的遵循国家相关的法律法规。网站的合法性内容主要由是否在被评估方法主要通过ＡＨＰ等方法对被评估对象实现自下而上的调查或诉讼以及一些关键的认证及证书组成。整体评估，或通过贝叶斯网络实现评估。定性与定量相结合的（３）网站运营稳定性评估方法的代表则是模糊综合评判方法。保持网站的稳定性是一个网站运营的基础，它是衡量一个在网站信用评估方法方面，主要是将一些传统的评估领域网站建设成败的关键，网站稳定性直接影响了用户的满意程度。的方法应用在网站信用评估方面，国内外的专家学者已经在这网站的运营稳定性主要包括以下五个方面：内容更新的稳方面进行了一些研究。ＣａｏＸｉｕｌｉ等（２００９）将ＡＨＰ及灰度理论定性、界面结构的稳定性、空间的稳定性、外部链接的稳定性和应用在Ｂ２Ｃ电子商务网站的信用评估［３］。ＨｕＧｕｏｓｈｅｎｇ（２００７）内部链接的稳定性。等将支持向量机的方法应用在电子商务网站的信用评估上［４］。（４）网站的社会影响力在网络主体诚信的评估中，评估属性中兼有定性属性和定量属网站在社会中的影响力也会对其在网民中的信誉带来影性，需要研究定量和定性相结合的方法，本文研究综合模糊评判响。网站的社会影响力主要从网民体验、信息传播、社会舆情等法在网站信用评估中的应用。方面进行考察。１．３　访问安全诚信１　网站信用评估指标体系设计“访问安全诚信”主要考虑开放用户访问的网站实体是否存在信息安全问题因素，以及网站实体自身安全运维的能力和１．１　指标体系的层次结构状态。在网站实体征信管理领域，用户访问站点是否引发信息安全问题占有重要位置。针对网站诚信这一复杂问题，我们通过层次分解进行简化，（１）远程恶意代码监测结合网络论坛，微博，电子商务等多类不同领域的网络应用平台当前，如蠕虫、木马、黑客、脚本等类型的病毒，它们都具有的特点，分别从实体信用、访问安全、行为与内容信用、用户隐私网络特性，通过网络进行传播并实施侵害行为。这类病毒通过保护、网络信用历史等多个维度出发，进行评价指标体系细化设网络传播，传播速度极快，难以控制。一种新病毒出现后，可以计。本文最终确立网站诚信评估指标体系，描述如图１所示。迅速通过互联网传播到世界各地。网络病毒一旦在网络中传由于指标的复杂性，本文对每个指标仅作定性说明，每个指标的播、蔓延，很难控制，它们侵害的对象不但是被传播者，还侵害网量化得分可以通过ＡＨＰ层次分析法或者Ｄｅｌｐｈｉ专家调查法进络本身，常造成阻塞网络甚至网络瘫痪。行确定，本文不再介绍。在针对网站实体进行征信评价中，为了提升评价过程的自动化程度，通过远程网站恶意代码检测模块远程自动提取网站页面数据进行恶意代码检测，为网站实体征信管理价提供评价数据。而网站的恶意代码监测能力会给网民用户带来极大的保障，用户也会更信任此网站。（２）安全运维能力网站的安全运维用来帮助用户管理安全设备、监控和分析各个系统的运行状况，进而了解整个企业应用服务的安全水平。它通过对整个网站的安全管理，降低网站故障率，预警和缓解攻击行为，提升管理水平，确保业务安全稳定的运行。而好的运维能力也能帮助网站在紧急时刻降低损失甚至避免损失，同时也可以让访问者享受更好的服务。图１　网站信用评估指标体系（３）安全评估状态１．２　实体诚信在针对信息基础设施和应用程序的渗透测试进行过绩效管理之后，提供信息安全保障也越来越重要。“实体诚信”主要站在政府、行业协会等角度，确认网站实网络信息安全风险评估则是进行网络信息安全管理和安全体企业的真实性，主要评价是否通过政府职能部门的前置审批、保障的基础和手段，是网络信息提供者、使用者判定安全风险级备案许可、第三方ＣＡ认证等，同时未处于相关国家机关的调查别的过程，也是应否实施额外的安全控制以进一步降低安全风或诉讼状态。从网站运营信息的完备性和社会影响力两方面，险的依据，而安全风险越低则可信程度越高。重点开展网站“实体诚信”评价研究。此部分主要通过网站真实性、网站合法性、网站运营稳定性、网站的社会影响力四方面１．４　行为与内容诚信信息进行判断：“行为与内容诚信”主要考虑从行为与内容两个方面度量 ９４计算机应用与软件２０１３年［５］［７］网站的信用。比如在内容方面，是否从事了与网站备案主题到一个综合评价。不相符的非法活动；在行为方面，网站自身对其用户信用是否有２．１　模糊综合评判的数学原理相关评估与管理机制；如是否拥有信用管理团队；是否开展会员模糊综合评判数学模型具有以下基本要素：身份信息审查；是否开展信用等级评价等。评判因素集：Ｕ＝｛ｕ１，ｕ２，…，ｕｍ｝，代表综合评判的多种因（１）经营行为诚信素组成的集合。网站在其管理过程中对于网站会员的信用管理制度是否合评判等级集：Ｖ＝｛ｖ１，ｖ２，…，ｖｎ｝，表示评判结果根据具体要理，网站的维权机制能否完备体现出网站的经营行为的一种现求所划分的等级，也可称为评判集或决择评语集。状，将会影响会员对网站的信用。权重集：Ａ＝（ａ１，ａ２，…，ａｎ），由于因素集中各因素对被评判（２）经营内容诚信～事物的影响是不一致的，所以因素的权重分配是Ｕ上的一个模对于网民来说，关注一个网站方面最多的就是关注其网站糊向量，记作Ａ。其中，ａｉ表示ｕｉ对Ａ的隶属度，它是单因素ｕｉ所经营的内容，而一个网站是否经营诚信，即其内容是否符合网～～站本身预定内容，是否有不良信息将对网民对于网站的信任程在总评价中的影响程度大小的度量，在一定程度上也代表根据单ｎ度产生极大的影响。因素ｕｉ评定等级的能力。其中ａｉ满足归一化条件∑ａｉ＝１。１．５　个人隐私保护ｉ－１单因素评判矩阵：针对评判因素集Ｕ中的单因素ｕｉ（ｉ＝１，“用户隐私保护”考虑从用户隐私信息传输保护、用户隐私２，３，…，ｍ）作单因素评判，从因素ｕｉ对评判等级ｖｊ的隶属度信息存储保护及用户隐私信息使用保护等三个方面进行更具体（可能性程度）ｒｉｊ就可得到第ｉ个因素ｕｉ的单因素评判集：的评价，比如是否对消费者的相关敏感信息（如信用卡等个人ｒｉ＝（ｒｉ１，ｒｉ２，…，ｒｉｎ）财务信息），提供符合业界标准的在线加密等的保护和管理的同理，可以得到ｍ个评判因素的总的评价矩阵Ｒ：安全技术或机制；是否建立数据安全保障制度并有数据安全专～门维护人员等。éｒ１１ｒ１２…ｒ１ｎùêｒｒ…ｒú（１）隐私传输保护２１２２２ｎ（１）Ｒ＝êú大部分网站尤其是电子商务网站会出现交易的事件，在交易～…………êú过程中会牵涉到用户或会员极其重要的个人隐私，如网银账号、ëｒｍ１ｒｍ２…ｒｍｎû个人实名的信息，若这部分保护能力较低，将会失去用户的信任。Ｒ是评估因素集Ｕ到评判等级Ｖ的一个模糊关系，μＲ（ｕｉ，～（２）隐私存储保护ｖｊ）＝ｒｉｊ表示因素ｕｉ对评判等级ｖｊ的隶属度。网站对于用户隐私的存储如果加密保护，有一套合理的存于是，当模糊向量Ａ和模糊关系矩阵Ｒ为已知时，作模糊变～～储制度，将会提升用户对于此网站的信任度，反之，则将失去信换来进行综合评判：任。２０１１年末的ＣＳＤＮ密码泄露事件再次将隐私存储保护的问Ｂ＝ＡＲ＝（ｂ１，ｂ２，…，ｂｎ）（２）题及重要性摆到了人们的眼前。～～～（３）隐私使用保护多级综合评判的一般步骤为：有些网站在有些时候会用到用户的信息，在使用用户的信（１）划分因素集Ｕ息时，怎样能保障用户的隐私信息被完好地保护起来，将会影响对评判因素集作如下划分：用户对于网站的信任度。Ｕ＝｛Ｕ１，Ｕ２，…，ＵＮ｝式中Ｕｉ＝｛ｕｉ１，ｕｉ２，…，ｕｉｋ｝，ｉ＝１，２，…，Ｎ，即Ｕｉ中含有ｋｉ个因１．６　诚信历史ｉＮ“诚信历史”，从用户的角度对网站诚信展开评估，分为“诚素，ｋ＝ｎ，并且满足以下条件：∑ｉｉ＝１信统计及评定”和“用户满意度”两方面。其中“诚信统计及评Ｎ定”主要针对用户对网站的评价历史记录进行重新整理评定；∪Ｕｉ＝ＵＵｉ∩Ｕｊ＝ｉ≠ｊｉ＝１“用户满意度”针对网站对于消费者投诉处理情况以及网站对（２）初级评判自身信息基本情况的审核情况进行评价。对每个Ｕｉ＝｛ｕｉ１，ｕｉ２，…，ｕｉｋ｝的ｋｉ个因素进行单因素评判。ｉ（１）诚信统计及评定设Ｕｉ的权重模糊向量为Ａｉ，Ｕｉ的ｋｉ个因素的总的评价矩阵为～针对网站的评价历史记录将会是最直观的对于一个网站信Ｒｉ，于是得到：用的评价，此部分会记录网站有关信用事件的情况，也将会是在～一直更新跟踪的指标，对于网站的信用受信程度能随时跟进。ＡｉＲｉ＝Ｂｉ＝（ｂｉ１，ｂｉ２，…，ｂｉｎ）ｉ＝１，２，…，Ｎ（３）～～～（２）用户满意度（３）二级评判当用户对于网站的使用达到一定的满意度，那此用户就会设Ｕ＝｛Ｕ１，Ｕ２，…，ＵＮ｝的权重模糊向量为Ａ，且Ａ＝（Ａ１，对此次网站产生依赖，从而对此网站产生信任。反之，用户对网～～～站不满意，会直接导致对网站的不信任。Ａ２，…，ＡＮ），则Ｕ的总的评价矩阵Ｒ～为：～～éＢ～１ùéＡ１Ｒ１ùêＢú２　基于模糊综合评判的网站信用评估Ｒ＝～２＝êＡ２Ｒ２ú（４）～êúêú［６］êＢúëＡＮＲＮû本指标体系评价方法基于模糊综合评判法。通过指标ë～Ｎû体系的评价，在经过一系列的核心算法后，会对网站实体信用得得出总的二级综合评判结果，即： 第１０期孔国栋等：基于模糊综合评判的网站信用评估研究９５Ｂ＝ＡＲ（５）１　　　ａ１＜ｘ≤ａ２～～～上述综合评判模型称为二级模型。若将因素作了Ｋ次划μ（ｘ）＝ａ２－ｘ（８）Ａ～ｘ≤ａ１分，则第Ｋ次划分的单层次评判，就是Ｋ＋１次划分的模糊综合{ａ２－ａ１评判。评判时，从最后第Ｋ次划分的诸因素开始，逐级向上评０ａ２＜ｘ判，构成多级模糊综合评判的一般模型。２．３　网站信用模糊综合评判实例验证２．２　评判等级和隶属函数的确定本文研究以上海交通大学饮水思源ＢＢＳ站作为实验对象，２．２．１　评判等级及其参数的确定对网站诚信评估研究成果进行实例检验。限于篇幅关系，本文本次研究采用百分制评价，把评价集Ｖ划分为五个评价不再同其他方法进行对比。等级：１）单层次初级评判Ｖ＝｛ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５｝＝｛很好、好、一般、差、很差｝为了单层次初级评判，本文建立了更详细的指标，其详细信其中：ｖ１评分区间为［８０，１００］，中值为９０；ｖ２评分区间为［６０，息如表１所示。下面分别对二级指标层进行单因素评判，并获８０），中值为７０；ｖ３评分区间为［４０，６０），中值为５０；ｖ４评分区间得单因素的综合评价值：为［２０，４０），中值为３０；ｖ５评分区间为［０，２０），中值为１０。把各（１）网站真实性综合评判区间的中值作为等级参数，可得各级的参数向量：éＡ１１ùé０．５００．６７０．０００．０００．００ùＣ＝［ｃ１ｃ２ｃ３ｃ４ｃ５］＝［９０　７０　５０　３０　１０］Ｒ＝êＡ１２ú＝ê０．７５０．３３０．０００．０００．００úＡ１êúêú２．２．２　隶属函数的确定～êＡ１３úê０．７５０．３３０．０００．０００．００ú根据网站诚信评估的分级标准，建立各个影响因子对各个ëＡ１４ûë０．００１０．３３０．０００．００û级别的隶属度函数关系式。为简化起见，我们选择线性隶属度评判矩阵：函数，各影响因子的隶属度函数选择同一模式的线性隶属函ＢＡ１＝ＡＡ１ＲＡ１＝［０．５１，０．６０，０．０５，０．００，０．００］～～～［８］综合评价值：数，限于篇幅本文不再对函数进行展开介绍。Ｔ隶属于第一级的隶属函数为：ＰＡ１＝ＢＡ１·Ｃ＝９０．４～０　　　ｘ≤ａ１同理，可获得网站信用指标体系其他二级指标的综合评ｘ－ａ判值。μ（ｘ）＝１（６）Ａａ１＜ｘ≤ａ２{ａ２－ａ１（２）网站合法性综合评判１ａ＜ｘ评判矩阵：２隶属于Ｊ（Ｊ＝２，３，４）级的隶属函数为：ＢＡ２＝［０．６３０．４００．００００．００００．０００］～ì０　　　　　ｘ≤ａ－ａ２综合评价值：ïａ２＋ｘ－ａＰＡ２＝ＢＡ２·Ｃ＝８４．７ïａ－ａａ－ａ２＜ｘ≤ａ－ａ１～２１ï（３）网站运营稳定性综合评判μＡ～（ｘ）＝í１ａ－ａ１＜ｘ＜ａ＋ａ１（７）评判矩阵：ïａ－ｘ＋ａ２ïａ＋ａ１＜ｘ≤ａ＋ａ２ＢＡ３＝［０．６６０．３３０．０００．０００．００］ïａ２－ａ１～î０ａ＞ａ＋ａ综合评价值：２隶属于第五级的隶属函数为：ＰＡ３＝ＢＡ３·Ｃ＝８２．５～表１　饮水思源网站实体诚信评估结果统计评估对象：上海交通大学饮水思源ＢＢＳ指标编号指标名称得分评判等级隶属度Ｖ１很高Ｖ２高Ｖ３一般Ｖ４低Ｖ５很低Ａ１１网站主办者信息真实性８００．５０．６７０００Ａ１２联系方式真实性８５０．７５０．３３０００Ａ１３网站信息真实性８５０．７５０．３３０００Ａ１４网站接入信息真实性６５０１０．３３００Ａ２１是否处于国家机关的调查或诉讼状态９０１００００Ａ２２是否通过政府职能部门的审批８５０．７５０．３３０００Ａ２３认证与备案７００１０００Ａ２４添加工商网上标识和网盟标识７００１０００Ａ３１网站空间稳定性８００．５０．６７０００Ａ３２网站内容更新率９７１００００Ａ３３网站链接７５０．２５１０００Ａ３４网站连续守法运营年限９７１００００Ａ３５界面结构稳定性９０１００００Ａ４１网站规模５０００１００Ａ４２网站效益０００００１（下转第１２９页） 第１０期王国明等：脆弱性数字水印在电子票据防篡改中的应用研究１２９水印其显著特征是对各种攻击的敏感性，即易碎性。上述实验综合评价值：结果表明该水印算法是正确的，且具有敏感性，即使对含有水印ＰＡ４＝ＢＡ４·Ｃ＝４０～的图像进行一个数字（６改成７）的篡改，水印也受到了明显破２）二级综合评判坏。图４说明采用文中算法嵌入水印并对图像进行局部修改，根据初级评判的结果，我们可以根据多层模糊综合评判法图像能量分布无明显变化，满足了水印的不可感知性，而水印能计算一级指标的综合评价值：量分布变化显著，满足了脆弱性水印的易碎性。评判矩阵：ＢＡ１４　结语é～ùêＢúＡ２～ＢＡ＝ＡＡＲＡ＝Ａ１êú＝［０．５４８０．４０３０．０８０．００００．０２］～～～～êＢú本文提出了一种基于偶校验和最低有效位的脆弱性水印算Ａ３～êú法，该算法包括脆弱性数字水印的生成、水印嵌入、水印提取和ëＢＡ４û～水印验证等四个部分。算法简单清晰，易于编程实现。文中详实体诚信的综合评价值：细给出了算法的思想，并给出了Ｍａｔｌａｂ７．０加以实现的程序代ＰＡ＝ＢＡ·Ｃ＝８１．７３码。在电子商务日益活跃以及电子票据安全性高度危机的今～天，该算法的提出无疑非常重要，且具有较高的应用价值和应用同理，可以计算出访问安全诚信的评估值：前景。实验结果表明该脆弱性水印具有很强的敏感性。每次都ＰＢ＝７８．９６需要计算待认证图像的水印，同时根据原图像生成的水印需要行为与内容诚信评估值：托善保存是该算法需要进一步完善之处，同时还要进一步研究ＰＣ＝８７．６５和验证该算法在不同类型的电子票据中的应用，例如文本文件；个人隐私保护评估值：进一步验证该算法面对各种攻击的脆弱性。ＰＤ＝７０．８５诚信历史的评估值：参考文献Ｐ＝９１．５６Ｅ从而可以计算出网站信用的综合评价值为：［１］闫强，胡桃．电子商务安全管理［Ｍ］．机械工业出版社，２００７：２３．Ｐ＝８２．９５［２］王英．浅析电子商务的安全性［Ｊ］．通信技术，２００８，４１（１９６）：５３５５．由上述综合评判过程可以看出上海交通大学饮水思源ＢＢＳ［３］ＶｏｙａｔｚｉｓＧ，ＰｉｔａｓＩ．Ｔｈｅｕｓｅｏｆｗａｔｅｒｍａｒｋｓｉｎｔｈｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｆｄｉｇｉｔａｌ的诚信综合评判值为８２．９５等级为好。ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｐｒｏｄｕｃｔｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥ，１９９９，８７（７）：１１９７１２０７．３　结语［４］ＣｈｒｉｓｔｉｎｅＩＰｏｄｉｌｃｈｕｋ，ＥｄｗａｒｄＪＤｅｌｐ．Ｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ：Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍａｇａｚｉｎｅ，２００１，１４（４）：３３本文结合现有的网络安全信用评估技术，详细讨论了网站４６．的信用评估。首先建立了网站信用评估指标体系，然后讨论了［５］张建伟．基于图像的ＬＳＢ隐藏算法位平面分析及算法改进［Ｊ］．装模糊综合评判法在网站信用评估中的应用，并且结合上海交通甲指挥技术学院学报，２００３，１４（２）：８４８８．大学饮水思源ＢＢＳ这一实例进行了验证。通过验证结果也能［６］靳战鹏，沈绪榜．基于位平面的ＬＳＢ图像隐藏算法分析及改进看出我们的指标体系是合理的，得到的信用综合评判结果是符［Ｊ］．计算机应用，２００５，２５（１１）：２５４２２５４３．合我们的预期的。［７］陈红．电子票据对我国票据法的冲击和影响［Ｊ］．广东省社会主义学院学报，２０１０，４１（４）：１０１１０７．参考文献［８］张学锋．浅析数字水印在电子商务环境中的应用［Ｊ］．计算机安［１］中国互联网络信息中心．互联网发展及诚信状况热点数据［Ｒ］．全，２００９（３）：７５７７．ＣＮＮＩＣ，２０１１．［９］陈星娥．电子商务领域中的数字水印技术应用［Ｊ］．福建金融管理［２］戴相龙．金融风险管理全书［Ｍ］．北京：中国金融出版社，１９９４．干部学院学报，２００８（２）：５０５３．［３］ＣａｏＸ，ＬｉｕＹ，ＳｈｅｎＢ，ｅｔａｌ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＢｔｏＣＥ－ｃｏｍ［１０］李震山．我国电子票据市场现状及发展策略探讨［Ｊ］．中国新技术ｍｅｒｃｅＷｅｂｓｉｔｅＢａｓｅｄｏｎＡＨＰａｎｄＧｒｅｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎ［Ｃ］／／２００９Ｓｅｃｏｎｄ新产品：１７４１７５．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｍｍｅｒｃｅａｎｄＳｅｃｕｒｉｔｙ．［１１］张弘，壬颗．脆弱性数字图像水印算法比较研究［Ｊ］．计算机工程，［４］ＨｕＧＳ，ＺｈａｎｇＧＨ．ＴｈｅＳｔｕｄｙｏｆＣｒｅｄｉｔＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓＷｅｂ２００８，３４（３）：１７４１７７．ｓｉｔｅｓＵｓｉｎｇＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅｓ［Ｃ］／／Ｈａｒｂｉｎ，Ｃｈｉｎａ，２００７．［１２］任峥慧，王颖，李象霖．基于水印结构的脆弱性数字水印技术［Ｊ］．［５］刘倩．Ｃ２Ｃ电子商务信用风险预警研究［Ｄ］．哈尔滨工程大微电子学与计算机，２００５，２２（１０）：１６３１６７．学，２０１０．［６］张跃，邹寿平，宿芬．模糊数学方法及其应用［Ｍ］．北京：煤炭工业（上接第９５页）出版社，１９９２．（４）网站的社会影响力综合评判［７］张雪昕．基于模糊综合层次评判的信息系统灾难防御评估方法研究［Ｄ］．上海交通大学信息安全工程学院，２００５．评判矩阵：［８］王季方，卢正鼎．模糊控制中隶属度函数的确定方法［Ｊ］．河南科ＢＡ４＝［０．０００．０００．７５０．００００．２５］～学，２０００（１２）．