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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.通过实例说明了方法的应用,并借助误差分析和相关性分析检测了模型的有效性. 相似文献
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针对传统多对象评估问题中单个对象逐一评估的缺陷,提出了一种基于评估对象和评估基准之间广义权距离的面向多对象的信息系统安全风险评估方法.在充分分析网络信息系统安全性因素的基础上,建立了系统安全风险评估模型,并对资产、威胁性及脆弱性指标进行了标准化赋值;通过构造问题的拉格朗日函数,求解系统的安全状态矩阵,进而确定系统所处的安全风险等级.算例分析表明,该方法合理有效. 相似文献
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