[發(fā)明專利]一種基于層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息安全評(píng)估的方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010420954.3 | 申請(qǐng)日: | 2020-05-18 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111598171A | 公開(公告)日: | 2020-08-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 周時(shí)輝 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 周時(shí)輝 |
| 主分類號(hào): | G06K9/62 | 分類號(hào): | G06K9/62;G06F17/16;G06F21/57 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 510275 廣東*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 層次 結(jié)構(gòu) 實(shí)現(xiàn) 信息 安全 評(píng)估 方法 | ||
1.一種基于層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息安全評(píng)估的方法,其特征在于:所述方法為:
構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,應(yīng)用數(shù)學(xué)模型,輸出計(jì)算結(jié)果,其中在構(gòu)建所述數(shù)學(xué)模型時(shí),采用的數(shù)學(xué)模型為融入聚類分析法的層次結(jié)構(gòu)模型,其中所述聚類分析法模型輸出端與層次結(jié)構(gòu)模型輸入端連接,所述其中:
所述聚類分析法包括以下步驟:
(Ⅰ)選擇信息分類指標(biāo),假設(shè)信息分類指標(biāo)定義為p,影響信息安全的因素定義為高級(jí)威脅指數(shù)X1、中級(jí)威脅指數(shù)X2和低級(jí)威脅指數(shù)X3;
(Ⅱ)根據(jù)影響信息安全的因素指數(shù)X1、X2和X3的重要性程度確定類指標(biāo)的權(quán)數(shù),所述權(quán)數(shù)的值介于1-200之間;
(III)然后對(duì)待評(píng)估信息的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理,以滿足多種場(chǎng)景的應(yīng)用;所述標(biāo)準(zhǔn)化處理方法為標(biāo)準(zhǔn)極差化法,所述標(biāo)準(zhǔn)極差化法公式為:
表示指標(biāo)平均數(shù),Sk為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差,然后得出標(biāo)準(zhǔn)化矩陣公式,有:
(Ⅳ)然后求出標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Z的相關(guān)矩陣,用公式表示為:
式中:
其中j=1,2,3,...,p;
(Ⅴ)然后計(jì)算出不同數(shù)據(jù)信息在多維空間之間的距離dij,采用距離公式為:
其中fk表示各指標(biāo)權(quán)數(shù),zik表示第i項(xiàng)信息集合的第k個(gè)指標(biāo)值;
(Ⅶ)根據(jù)距離dij的大小選擇影響信息因素之間的遠(yuǎn)近程度,根據(jù)遠(yuǎn)近程度劃分類別;
其中所述層次結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建方法包括以下步驟:
(Ⅰ)構(gòu)建包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層的層次結(jié)構(gòu)模型;所述目標(biāo)層與所述準(zhǔn)則層連接,所述準(zhǔn)則層與所述方案層連接;
(Ⅱ)構(gòu)造判斷矩陣,每個(gè)層次之中進(jìn)行要素間的兩兩比較,依據(jù)一定的決策準(zhǔn)則,確定要素間的優(yōu)劣差異,假設(shè)素αij(i,j=1,2,…,N)是第i個(gè)要素的重要性與第j個(gè)要素的重要性之比,則構(gòu)成判斷矩陣為:
(III)計(jì)算權(quán)重向量并做一致性檢驗(yàn),對(duì)判斷矩陣進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算,求其主特征值及其相應(yīng)的主特征向量,所述向量即為層次權(quán)重向量;
(Ⅳ)計(jì)算組合權(quán)重向量并做組合一致性檢驗(yàn),通過歸一化和層層加總,計(jì)算各層元素對(duì)系統(tǒng)目標(biāo)的合成權(quán)重,完成綜合判斷,進(jìn)行總排序,確立層次結(jié)構(gòu)圖中最底層各個(gè)元素在總目標(biāo)中的重要程度,通過求解判斷矩陣的最大特征根及其對(duì)應(yīng)的特征向量,進(jìn)行一致性檢驗(yàn);
(V)根據(jù)分析計(jì)算結(jié)果,考慮相應(yīng)的決策。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息安全評(píng)估的方法,其特征在于:所述標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Z的相關(guān)矩陣中,rij∈[0,1],其中1表示完全相關(guān),0表示完全不相關(guān)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息安全評(píng)估的方法,其特征在于:所述初始權(quán)重向量:W’=[w’1,w’2,...,w’k],根據(jù)相關(guān)矩陣對(duì)初始權(quán)重向量進(jìn)行重新分配,輸出權(quán)重向量公式為:W=W’·R,其中w’1>0,
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息安全評(píng)估的方法,其特征在于:所述一致性檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)為:所述判斷矩陣A的秩為1,并且所述判斷矩陣A的唯一非零特征根為n,n≥5,所述判斷矩陣A的任一列向量都是對(duì)應(yīng)于特征根n的特征向量,若所述判斷矩陣A為一致陣,則對(duì)應(yīng)于特征根n的歸一化的特征向量表示各因素對(duì)上一層因素Z的權(quán)向量,各分量為各因素對(duì)于Z的權(quán)重。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息安全評(píng)估的方法,其特征在于:所述一致性指標(biāo)為其中所述CI=0時(shí),所述判斷矩陣A一致,CI值越大,所述判斷矩陣A的不一致性程度越嚴(yán)重。
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