导航：安全管理网>> 安全论文>> 综合安全论文>>正文

云重心理论在网络安全风险评估中的应用

文档作者：覃德泽文档来源：贺州学院计算机科学与工程系		点击数：	更新时间： 2022年04月28日
下载地址：点击这里	文件大小： 410.52 KB 共4页	文档格式： PDF	下载点数： 1 点（VIP免费）

全屏查看

内容预览 [文件共4页]

本文件共4页，如需编辑使用，请下载。

注：预览效果可能会出现部分文字乱码（如口口口）、内容显示不全等问题，下载是正常的。

	文件大小：410.52 KB 共4页文件格式：PDF 下载点数：1 点（VIP会员免费）

下一篇：五行理论与网络安全架构的整合

上一篇：安全风险理论在工务LKJ数据管理中的运用

文本预览

仅提取页面文字内容，供快速阅读使用。

第28卷第3期计算机仿真2011年3月
文章编号：1006—9348(201 1)03—0174—04
云重心理论在网络安全风险评估中的应用
覃德泽
(贺州学院计算机科学与工程系，广西贺州542800)
摘要：研究利用云重心理论进行网络安全风险评估问题。针对传统方法主观因素多，评估过程繁锁。不能彻底解决评估过程
存在的大量不确定性和模糊性问题，使得完全客观的评估难以实现的缺点。为解决上述问题，提出把云重心理论应用于网
络安全风险评估的方法，用云的莺心向量描述网络系统的状态，用加权偏离度描述系统状态相对理想状态的偏离程度，通过
定性评测的云发生器来确定系统的安全级别。实例验证了本方法是可行的，并且评估结果较客观、准确。
关键词：云重心理论；网络风险评估；指标体系；应用
中图分类号：TP393 文献标识码：B
An Application of Aloud Focus Theory in Assessment
for Network Security Risk
QIN De．．ze
(Department of Computer Science and Engineering，Hezhou University，Hezhou Guangxi 542800，China)
ABSTRACT：This thesis researches the use of the cloud focus theory to evaluate the security risk of network．Againsting
the defect of traditional method that completely objective evaluation can not be realized due to the great quantity
of subjective factor，the overelaborate procedure of assessment，and the numerous uncertain and fuzzy problems which
can not be thoroughly solved in the assess process，this thesis proposes a way that uses the cloud focus theory to evaluate
the security risk of network．It adopts the focus-vector of cloud to describe the status of network system，adopts
the weighted degree of deviation to describe the deviation between system status and relative satisfactory status，and a．
dopts the cloud Generator Evaluated Orientation to define the security levels of system．Some examples prove that the
method is feasible．and the assessment is more objective and accurate．
KEYWORDS：Cloud focus theory；An assessment for network risk；Index system；Application
l 引言
计算机网络技术迅猛发展的同时，各种危害网络信息安
全的事件不断发生，如大量的不断更新的病毒、各种恶意软
件、黑客人侵、系统安全隐患等。网络信息安全已成为事关
国家安全、社会稳定和经济发展的重大问题。因此，研究网
络安全问题，制订安全防范策略，已成为当前重大而又紧迫
的任务。网络安全风险评估是制订安全控制策略的基础和
前提，因此，针对网络安全风险评估的研究也如火如荼。迄
今为止，人们提出了多种安全风险评估方法，如故障树分析
法(Fault Tree Analysis，FTA)、层次分析法(Analytic Hierarchy
Process，AHP)、模糊综合评判法(Fuzzy Comprehensive
Evaluation method，FCE)和基于贝叶斯、BP神经网络、D—S证
据理论等方法。这些方法从不同的角度去探讨风险评估问
题，各有优点，但存在共同性的缺点：第一、指标(尤其是模糊
收稿13期：2010—07—27
—174一
指标)的权重赋值往往主观性过强，直接影响结果的客观性
和准确性；第二、评估过程往往太繁锁，应用起来不方便；第
三，不能彻底解决评估过程存在的大量不确定性和模糊性问
题，使得完全客观的评估难以实现。云重心理论是用语言
值表示的某定性概念与定量表示间的不确定性转换模型．能
较好地解决概念的不确定性、模糊性和随机性问题。本文运
用云重心理论于网络风险评估，建它的模型方法评估过程规
范、简单：首先确定网络系统的指标集、指标权重、指标的安
全度样本值，再确定云的重心向量及加权偏离度，最后通过
加权偏离度和云发生器来确定系统的安全级别。因此应用
方便。
2网络安全风险评估
网络风险评估是指对网络系统的安全风险程度进行分
析评价。根据ITSEC的定义，所谓风险(Risk)是指威胁主体
利用资产的漏洞对其造成损失或破坏的可能性。风险的核
万方数据
心因素是不确定性，即某个危险事件发生时出现损失的可能
性。风险是不确定性情况中出现非预期结果的可能性⋯。
结果虽然不确定，可威胁却确实存在。给网络带来安全风险
的肉素很多，但归纳起来可以分为i类，即威胁(Threat)、漏
洞(Vulnerabmty)和资产(Asset)。威胁是导致对系统或组织
有害的，未预料的事件发生的可能性。漏洞，又称脆弱性，指
的是可以被威胁利用的系统缺陷。能够增加系统被攻击的可
能性。资产是属于某个组织的有价值的信息或者资源。资
产是有价值的，资产价值可通过资产敏感程度、重要程度和
关键程度来表示。
信息资产的脆弱性和威胁的严重性相结合，可以获得威
胁产生时实际造成损害的成功率，将此成功率和威胁的暴露
率相结合便町以得出安全风险的可能性拉J。可见，信息资产
价值、安全威胁和安全漏洞是风险评估时必须评估的三个要
素。风险评估过程就是资产价值、资产同有漏洞以及威胁的
确定过程。
3网络系统的指标体系
用重心判别法进行
网络安全风险评估的第
一步是确定系统的指标
集。按照上述分析，决
定风险的要素是资产、
漏洞和威胁，因此，可以
把这三个要素看成是影
响系统风险度(或安全
系统风险度c或安全度，
图l网络系统指标体系
度)的三个指标，得到如图1所示的网络系统指标体系。
4云重心评判法
云重心评判法是在云理论的理论基础上发展起来的，下
面先简述云理论，再详述云重心评判法。
4．1云理论简介
云是用语言值表示某个定性概念与定量之间的不确定
性转换模型。3J。一个定性概念(模糊概念)可以用一个云图
(云模型)表示，如图2所示是用一维正态云描述的语言值
“中年人”云模型(假设人的平均寿命为100岁)
剖
t
群
圈2“中年人”云模型(Ex=$0。En--6．67．He=O．5)
其中Ex、E玎和He分别叫做期望值、熵和超熵，它们统称
云的数字特征值。期望值Ex是云的重心位置，因而代表了
模糊概念的信息中心值，是最能代表这个定性概念的值；熵
En反映定性概念的不确定性，是定性概念模糊度的度量，熵
越大，概念所接受的数值范围(Ex一3En，Ex+3En)也越大，则
概念越模糊，随机性也越大；超熵He是熵的熵，即熵的不确
定性度量，由熵的随机性和模糊性共同决定[4]，它反映了云
滴的离散程度．超熵的大小间接地反映了云滴厚度，超熵越
大，云滴离散度越大，隶属度的随机性也越大。
4．2云重心评判法
4．2．1云重心定义
云重心就是云重心的位置与云重心的高度之乘积。如
果用a表示云重心的位置，b表示云重心的高度，T表示云重
心，则有T=axb。云的期望值就是云的重心位置。期望值相
同的云可以通过比较云重心高度的不同来区分它们的重要
性，即云重心高度反映了云的重要程度。所以说，通过云的
重心的变化情况可以反映出系统状态信息的变化情况【5]。
4．2．2云重心评判法实现步骤
用云重心评判法对系统进行效能评估，一般步骤是№J：
1)求各指标的云模型表示
在给出的系统的指标体系中，一般地，专家对这些指标
赋值时，有的指标可用精确数值表示，有的宜用语言值表示。
每一专家对各指标赋值得到一组样本值，n位专家赋值得到
n组样本值组成决策矩阵。如果某个指标是数值型指标，则
n位专家赋值得到n个精确数值，该指标可以用一个云模型
来表示，此云模型的数字特征值Ex、En可用如下公式计算：
Ex(Exl+Ex2+⋯⋯+Exn)／n (1)
En=(max(Exl，Ex2，⋯⋯，Exn)
min(Exl，Ex2，⋯⋯，Exn))／6 (2)
其中Exl—Exn为专家赋予的n个精确数值。
如果某个指标是语言值型指标，则n位专家赋值得到n
个语言值(云模型)，该指标可以用一个一维综合云来表示，
此综合云的数字特征值Ex、En可用如下公式计算：
Ex=(ExlEnl+Ex2En2+⋯⋯+ExnEnn)／
(Enl+En2+⋯⋯+Enn)
En=Enl+En2+⋯⋯+Enn
其中Exl—Exn为专家赋予的n个语言值(云模型)的
期望值，Enl～Enn则为n个语言值(云模型)的熵。
2)用一个P维综合云表示具有P个指标所反应的系统
状态。
由上一步可知，无论指标是数值型还是语言型，指标都
可以用一个云模型来表征，因此，P个指标可以用P个云模型
来刻画，而P个指标(云模型)所反应的系统的状态就可以用
一个P维综合云来表示。当P个指标所反应的系统状态发生
变化时，这个P维综合云的形状也发生变化，相应的它的重
心就会改变，因此，可以用P维综合云的重心来描述系统的状
态。P维综合云的重心T用一个p维向量来表示。即T=
一175—
万方数据
(五，乃，⋯，L)，其中t=吒×bi(i=l，2，⋯，P)。当系
统的状态发生变化时，其重心变化为r’，T’=(瓦’，咒’，⋯，
L’)。
3)确定各指标的权重
权重的确定方法有很多，如特尔菲法、AHP法、环比法和
区间估计法、Pc—LINMAP耦合法、主成分分析法川等。这
些方法各有优点，为了消除部分人为因素的影响，这里用以
下公式确定权重：
职= 上2+盟6 ⋯≤丁n+l 一+‘ 1<。≤丁
j．2一正：!!：6竺!n；+l<⋯ 2
。。。
理想状态视为极高(风险度则为无)，则口值越小表示系统在
某时刻状态与理想状态越接近，系统越安全，反之亦然。将
十一个评语置于连续的语言值标尺上，并且每个评语值都用
云模型来实现。构成一个定性评测的云发生器。如图3所
示。
其中W1=1
上式中的n为指标数，i为排队等级，i=1，2，⋯，／71(m≤
n)。(注：排队等级是对指标按其重要程度所作的一个排列，
重要程度高的指标排在前，相应的i取较小值，不同指标可以
处于同一等级，若认为某几个指标同等重要则它们处于同一
等级，i取相同值)。
再将影归一化处理即可得到权重阢}哺1。
4)用加权偏离度来衡量云重心的改变
一个系统的理想状态下各指标值是已知的。假设理想
状态下P维综合云的重心位置向量为口=(E，，吃，⋯，E。)，
云重心高度向量为b=(6。，b2，⋯，b，)，则理想状态下云重
心向量r=口×67=(矸，￡，⋯，￡)。同理，求得某一状态
下系统的P维综合云的重心向量T=(L，咒，⋯，L)。这
样，就可以用加权偏离度(p)来衡量这两种状态下综合云的
重心的差异情况(注：日值越小表示差异越不明显，口值越大
表示差异越显著)。
首先将此状态下的综合云的重心向量归一化，得到一组
向量r=(砰，《，⋯，巧)，其中：
砰：f‘I一￡)／碍z<矸时 t之矿时f="l，2，⋯，P" 一="Σ(E‘巧)" 置="置" t="1，2，⋯，11)=(无，非常低，很低，较低，" 一176一="一176一" 图3云发生器="图3云发生器" 网络系统风险评估算例="网络系统风险评估算例" 表1="表1" 系统指标的四组安全度样本="系统指标的四组安全度样本" 万方数据="万方数据" 分别为0="分别为0" _x005F_x0038_0="80" 矩阵="矩阵" n40="n40" _x005F_x0030_="0" _x005F_x0037_4="74" _x005F_x0036_6i="66i" _x005F_x0033_0="30" o郁o="o郁o" _x005F_x0036_91="691" _x005F_x0037_2="72" _x005F_x0037_0l="70l" _x005F_x0032_0="20" _x005F_x0036_5="65" _x005F_x0037_1l="71l" E="E" _x005F_x0032_="2" r="r" 重心向世为r="(r．，7：，r，)：(E" zl="zl" x="x" L="L" 缱此时状塞距离理想状态的加枉馏离度为o="缱此时状塞距离理想状态的加枉馏离度为o" _x005F_x0036_结柬语="6结柬语" M="M" I螂10-430一枷="I螂10-430一枷" n瑚5="n瑚5"></矸时>

网友评论 more

综合安全论文最新内容

05-04