基于AHP和BP的信息安全風(fēng)險評估研究.pdf

1、隨著信息科技的發(fā)展和人類需求的擴張，國家、社會和人們對信息系統(tǒng)的依賴程度越來越深。保障信息系統(tǒng)安全是新形勢下必須要正視的重要問題。信息安全風(fēng)險評估對保障信息系統(tǒng)正常運行至關(guān)重要，而選擇科學(xué)合理的風(fēng)險評估方法是進行高效、科學(xué)的信息安全風(fēng)險評估的首要任務(wù)，就目前的風(fēng)險評估方法而言，在采用定性分析的基礎(chǔ)上再次使用定量對其綜合，將二者進行有機結(jié)合的方法得到了廣泛應(yīng)用。越來越多的大眾認識到信息安全風(fēng)險評估是保證信息系統(tǒng)安全、建立信息系統(tǒng)保護架構(gòu)不

2、可或缺的步驟。
　　通過比較本文中選取的風(fēng)險評估方法層次分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得出所選方法在實際信息安全風(fēng)險評估過程中存在的不足。針對于此，在風(fēng)險因素識別階段提出基于改進層次分析法的風(fēng)險因素識別方法和在風(fēng)險值確立階段提出粒子群優(yōu)化的主元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險評估方法，并通過仿真實驗對改進后的方法進行驗證。
　　首先針對層次分析法在風(fēng)險評估中存在的缺點，在判斷矩陣構(gòu)造過程中引入故障樹分析法中結(jié)構(gòu)重要度的概念，并結(jié)合模糊綜合評判，

3、從判斷矩陣構(gòu)造、一致性檢驗、確立風(fēng)險等級三個方面對其進行改進，改進后的方法在風(fēng)險因素識別中較原來的方法具有明顯的優(yōu)勢，能對風(fēng)險因素充分識別、劃分等級。在此基礎(chǔ)上，采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化主元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)，克服網(wǎng)絡(luò)對初始值依賴性強、學(xué)習(xí)速率慢、宜陷入局部極小值等缺點，并建立基于粒子群優(yōu)化主元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息安全風(fēng)險評估模型，通過與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息安全風(fēng)險評估方法進行對比分析，發(fā)現(xiàn)改進后的方法在風(fēng)險值預(yù)測的準確度上有明顯提高，且迭代次