【摘 要】
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在信息安全风险评估的研究中,针对提高准确性问题,信息安全风险包含大量模糊、不确定性的影响因素,传统评估方法都是基于精确、确定的数据,因此不适于信息安全风险评估,导致
【机 构】
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昆明学院计算机与网络技术系,云南民族大学数学与计算机科学学院
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在信息安全风险评估的研究中,针对提高准确性问题,信息安全风险包含大量模糊、不确定性的影响因素,传统评估方法都是基于精确、确定的数据,因此不适于信息安全风险评估,导致评估的准确性欠佳。为提高信息安全评估的准确性,提出模糊理论与BP神经网络进行结合的信息安全风险评估方法。方法通过模糊理论对信息安全风险因素进行分析,并构造各因素所对应评判集的隶属度矩阵;然后采用BP神经网络对信息安全风险因素隶属度矩阵进行学习,最后输出信息安全风险等级。仿真结果表明,方法能很好地量化评估信息系统风险,提高了风险评估准确性,是一种
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