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基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究
引用本文:马丽仪,张露凡,杨宜,范蓓.基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究[J].中国安全科学学报,2012,22(5):164-169.
作者姓名:马丽仪  张露凡  杨宜  范蓓
作者单位:1. 北京联合大学管理学院,北京,100101
2. 北京交通大学经济管理学院,北京,100191
3. 北京联合大学旅游学院,北京,100101
基金项目:全国教育科学规划教育部重点课题,北京市教委社科计划面上项目,北京联合大学校级科研项目,北京市哲学社会科学规划项目
摘    要:为提高信息系统安全风险评价的准确性,提出基于模糊神经网络的信息系统安全风险评价模型。该模型利用模糊理论隶属度反映各因子的相对状态,对模糊性具有很高的识别精度。将风险因子模糊隶属度矩阵输入BP神经网络中,增加了它对模糊性的识别能力。通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出风险评价等级。实例分析结果证明算法的应用性。误差分析结果证明了模型的有效性。检验结果表明,模糊神经网络模型的识别精度高于单一的模糊评价模型和神经网络模型。

关 键 词:信息系统安全  风险评价  模糊神经网络  模糊评价  隶属度

Evaluation of Information System Security Risk Based on Fuzzy Neural Network Method
MA Li-yi , ZHANG Lu-fan , YANG Yi , FAN Bei.Evaluation of Information System Security Risk Based on Fuzzy Neural Network Method[J].China Safety Science Journal,2012,22(5):164-169.
Authors:MA Li-yi  ZHANG Lu-fan  YANG Yi  FAN Bei
Institution:1 Management School,Beijing Union University,Beijing 100101,China 2 Economics & Management School,Beijing Jiaotong University,Beijing 100191,China 3 Tourism School,Beijing Union University,Beijing 100101,China)
Abstract:In order to improve accuracy of information system security risk evaluation,a risk evaluation model based on fuzzy neural network was built.A calculation example was used to show how the method works,and error analysis was applied to validate the model.The fuzzy assessment model,neural network model and fuzzy neural network model were tested,the results show that the accuracy of the fuzzy neural network model is higher than that of the fuzzy assessment model and neural network model.
Keywords:information system security  risk assessment  fuzzy neural network  fuzzy assessment  degree of membership
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