伴随着日益严峻的信息系统现实安全形势,系统的安全性问题亟待我们有效解决。通过提高可生存系统认知能力来创新和完善过去的信息安全观念,强调信息系统仍然具备实现其关键服务的能力,当故障、攻击或意外事故发生之时。本文在前期学者对相关领域研究的基础上,把可生存系统可识别性研究与认知计算技术相结合,对可生存系统的认知参考模型、认知结构和认知性能的量化评估等问题进行研究。本文首先明确可生存系统的基本属性指标,对提出的四维可扩展认知参考模型采用模糊关系矩阵的方法进行分析,并通过计算属性贡献率及关联度来判断某一时刻在可生存系统中处于主导地位、发挥重要作用的是哪些属性。进而,在可生存系统认知参考模型研究的基础上,采用分层设计模式,构建具有接入认知子层、服务代理认知子层和服务认知子层的可生存系统认知结构,并基于高阶多型π演算,对可生存系统认知结构分两方面进行形式化建模与分析。最后,基于K-路径算法对可生存系统的认知性能进行量化评估,针对本文构建的认知性能评估框架使用K-路径算法对认知性能进行量化、分析,从而可以分析出系统中存在的脆弱点,为系统的改进提供建议,证实了本文采用的方法对认知性能进行量化评估是可行有效的。