【摘 要】
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针对信息系统安全风险评估中风险因素的模糊不确定性及风险因素间的潜在关联性,提出了一种结合模糊理论与神经网络的评估方法。利用模糊聚类的方法将因素的评价集分为5类,运
【机 构】
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海军工程大学电子工程学院,海军工程大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60774029）
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针对信息系统安全风险评估中风险因素的模糊不确定性及风险因素间的潜在关联性,提出了一种结合模糊理论与神经网络的评估方法。利用模糊聚类的方法将因素的评价集分为5类,运用三角模糊数对评价集语言变量进行模糊化处理;基于历史经验,借助模糊神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力,对信息系统进行安全风险评估,有效降低了评估的随机性和不确定性。通过实例说明了该算法的应用,并借助误差分析检测了模型的有效性。
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