基于改进证据理论态势评估方法

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1、基于改进证据理论态势评估方法　　摘要：证据理论是实现基于规则的态势感知主要方法之一。然而，证据理论在多源多证据合成时存在悖论问题。针对此问题，通过相异度计算对证据重要性度量与修正，提出了一种基于改进证据理论的态势评估方法，该方法包括规则度量、证据修正、规则融合和态势决策等四个阶段。实验表明，该方法能够避免利用证据理论进行态势融合中的悖论问题，在态势评估效率和准确性等方面优于Dempster、Yager和Leung等典型方法。关键词：态势评估；融合；相异度；规则；证据理论中图分类号：TP393.08

2、文献标志码：ASituationassessmentmethodbasedonimprovedevidencetheoryAbstract：Evidencetheoryisoneofthemainapproachestoimplementsituationassessmentbasedonrules.Butevidencetheorycanresultinparadoxprobleminconflictingevidencecombination.Concerningthisproblem，byd

3、issimilaritycalculation，the15importanceofevidencewasmeasuredandoriginalevidencewasmodified.Anewapproachbasedontheimprovedevidencetheorywasproposed.Thenewapproachcontainedfourstepsincludingrulesmeasurement，evidencemodification，rulesfusionandsituationde

4、cision.Theexperimentsshowthatthenewapproachcanavoidparadoxproblemintheprocessoffusionbasedonevidencetheory，anditissuperiortotypicalapproaches，suchasDempsterapproach，YagerapproachandLeungapproach，etc，inefficiencyandaccuracyofsituationassesment.Keywords

5、：situationassessment；fusion；dissimilarity；rule；evidencetheory0引言基于规则的态势感知利用专家的经验构建规则列表，借助数据融合相关理论融合专家的不同意见，形成对网络安全态势的判断[1-2]。证据理论能够描述“不知道”、“不确定”等概念，在融合不确定性知识方面具有优势，能够有效处理专家决策中的不确定性，提高态势评估的准确性[3-4]。因此，证据理论成为基于规则态势感知的研究热点。15然而，由于证据理论自身在多源多证据合成时存在悖论[5]，因

6、此，基于原始证据理论的规则融合结果并不理想。针对此问题，赖积保等[6]提出了基于指数加权证据理论的态势融合方法。姜元春等[7]利用D-S证据理论在多元信息融合方面的优势，提出基于D-S证据理论的规则合成策略，但该方法对不一致匹配规则所提供的信息利用不足。Yager等[8]提出了将冲突信息在全集进行分配的方案，但这种方法过于保守，在证据多于两个时会出现一票否决的情况。梁昌勇等[9]基于对一致性的考虑，提出了一种吸收一致性证据冲突的证据合成规则。Ali等[10]提出了通过加性策略替代乘性策略的组合方法

7、，但其采用的方法较为保守，收敛效率较低。Leung等[11]基于证据间一致性的考虑，提出了在交并集动态分配冲突信任的方法，在高冲突环境下，该方法主要将冲突信任分配给冲突相关焦元的并集；低冲突时，主要将冲突信任分配给相关焦元的交集。综上所述，现有基于证据理论的态势融合方法，主要集中于改进组合规则，但是没有考虑规则的重要性。针对上述问题，本文从规则的重要性和证据组合规则两方面综合考虑，首先对参与合成的规则进行重要性度量，然后采用一种在能够在交并集之间动态分配信任的组合方法进行规则融合。实验表明，该方法

8、适用于基于规则的态势评估，在态势融合效率和准确性等方面优于现有典型方法。1基于改进证据理论的态势评估方法151.1基于改进证据理论的态势评估模型在基于规则的态势评估过程中，主要依据专家意见来评判系统的安全状态。专家的意见可表示为若干评判规则，规则定义了安全事件对系统保密性、完整性和可用性的影响，并以此衡量系统的安全程度，如表1所示。则可以构建安全态势的识别框架为Θ={高，中，低}，高、中、低的含义如表1所示。在一些情况下，由于专家知识水平的影响，其在设定规则时并不能十分明确地给出一