吳 菡 鄧 剛 史軍濤 張振坤

（1.廣州軍區(qū)空軍氣象中心 廣州 510080）（2.空軍預(yù)警學(xué)院裝備處 武漢 430019）（3.空軍預(yù)警學(xué)院研究生管理大隊(duì) 武漢 430019）（4.湖北青年職業(yè)學(xué)院 武漢 430079）

1 引言

隨著信息化裝備的不斷發(fā)展和更新，以網(wǎng)絡(luò)化信息系統(tǒng)為作戰(zhàn)目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗已經(jīng)成為一種重要的作戰(zhàn)樣式，對(duì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能的評(píng)估就顯得尤為重要。文獻(xiàn)［1］提出了通用裝備效能評(píng)估的三個(gè)層次，這個(gè)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能評(píng)估具有一定的借鑒意義。文獻(xiàn)［2］依據(jù)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗的體系結(jié)構(gòu)，通過(guò)分析影響網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能的主要因素，建立了網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能評(píng)估的指標(biāo)體系，并利用AHP法確定了各指標(biāo)的權(quán)重，為進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能的評(píng)估打下了的基礎(chǔ)。但是，這些方法對(duì)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)較大，存在評(píng)估過(guò)程中的隨機(jī)性以及參評(píng)專(zhuān)家主觀上的不確定性。云模型作為不確定性人工智能的重要理論和工具，把空間實(shí)體的模糊性和隨機(jī)性集成到一起，在一定程度上克服了以上方法的局限性，能夠較好地處理定性定量信息的相互轉(zhuǎn)換，且最大程度地減少人工干預(yù)，為定性定量相結(jié)合的信息處理提供了有力工具［3］。本文應(yīng)用云模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能進(jìn)行評(píng)估，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)、合理。

圖1 網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能指標(biāo)體系

2 網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能評(píng)估指標(biāo)體系

網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗［4］是在網(wǎng)絡(luò)空間中，通過(guò)接入、探測(cè)、滲透、阻塞、控制、欺騙、破壞等進(jìn)攻性手段對(duì)網(wǎng)絡(luò)化信息系統(tǒng)的傳輸、處理、存儲(chǔ)、控制等單元進(jìn)行影響，降低、破壞目標(biāo)信息系統(tǒng)的使用性能和影響敵方的認(rèn)知，同時(shí)保護(hù)己方網(wǎng)絡(luò)化信息系統(tǒng)正常發(fā)揮效能而采取的各種措施的總和。由于網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗活動(dòng)涉及的因素種類(lèi)多，內(nèi)容復(fù)雜，關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，評(píng)估所涉及的要素?cái)?shù)量和層次都很多，而且評(píng)估效能不可能脫離對(duì)其自身技術(shù)性能的依賴(lài)，尤其是對(duì)某些較為確定的技術(shù)指標(biāo)與物理性能的依賴(lài)，所以在評(píng)估方法上還是要以該系統(tǒng)的技術(shù)性能為基礎(chǔ)，建立系統(tǒng)的效能評(píng)估體系結(jié)構(gòu)。在網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能評(píng)估指標(biāo)選取中，應(yīng)遵循最簡(jiǎn)性、可測(cè)性、客觀性、完備性、獨(dú)立性和一致性原則。

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗的功能、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，按照網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能評(píng)估指標(biāo)選取的原則，確定網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能指標(biāo)體系，如圖1所示。

3 基于云模型的網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能評(píng)估建模步驟

3.1 云模型初始化［5～6］

在系統(tǒng)性能指標(biāo)體系中，既有用精確數(shù)值型表示的，又有用語(yǔ)言值來(lái)描述的。提取n組相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)組成決策矩陣，那么n個(gè)精確值型表示的一個(gè)指標(biāo)就可以用一個(gè)云模型來(lái)表示。其中

同時(shí)，每個(gè)語(yǔ)言值型的指標(biāo)也可以用一個(gè)云模型來(lái)表示，那么n個(gè)語(yǔ)言值（云模型）表示的一個(gè)指標(biāo)就可以用一個(gè)一維綜合云來(lái)表征。其中

3.2 擬定系統(tǒng)狀態(tài)

用一個(gè)p維綜合云表示具有p個(gè)性能指標(biāo)的系統(tǒng)狀態(tài)。p個(gè)性能指標(biāo)可以用p個(gè)云模型來(lái)刻畫(huà)，那么p個(gè)指標(biāo)所反映的系統(tǒng)狀態(tài)就可以用一個(gè)p維綜合云來(lái)表示。當(dāng)p個(gè)指標(biāo)所反映的系統(tǒng)的狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，這個(gè)p維綜合云的形狀也發(fā)生變化，相應(yīng)地它的重心就會(huì)改變，p維綜合云的重心T用一個(gè)p維向量來(lái)表示，即T＝（T1，T2，…，Tp）其中，Ti＝ai×bi（i＝1，2，…，p），ai表示云重心的位置，bi表示云重心的高度。當(dāng)系統(tǒng)的狀態(tài)發(fā)生變化為時(shí)T′，其重心變化為T(mén)′，T′＝（T′1，T′2，…，T′p）。

3.3 確定指標(biāo)權(quán)重

對(duì)于各指標(biāo)權(quán)重的確定，采用層次分析法將這些因素分層，形成有序遞階層次結(jié)構(gòu)，通過(guò)各層次的因素相對(duì)重要性的兩兩比較來(lái)構(gòu)造各個(gè)層級(jí)的互補(bǔ)矩陣，根據(jù)每個(gè)層級(jí)的互補(bǔ)矩陣計(jì)算出各層級(jí)不同指標(biāo)之間的權(quán)重系數(shù)，然后在遞階層次結(jié)構(gòu)內(nèi)進(jìn)行合成，得到各因素相對(duì)總目標(biāo)的重要性，即權(quán)重ωi。

3.4 計(jì)算加權(quán)偏離度

經(jīng)過(guò)歸一化之后，表征系統(tǒng)狀態(tài)的綜合云重心向量均為有大小、有方向、無(wú)量綱的值。把各指標(biāo)歸一化之后的向量值乘以其權(quán)重值，再相加，取平均值后得到加權(quán)偏離度θ（0 ≤θ≤1）的值為

式中，ωj為某一系統(tǒng)狀態(tài)的第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值。

3.5 確定評(píng)估模型的評(píng)語(yǔ)集

用云模型實(shí)現(xiàn)評(píng)測(cè)的評(píng)語(yǔ)集通常采用由11個(gè)評(píng)語(yǔ)所組成的評(píng)語(yǔ)集，即V＝（極差，非常差，很差，差，較差，一般，較好，好，很好，非常好，極好），將評(píng)語(yǔ)置于連續(xù)的語(yǔ)言值標(biāo)尺上，并且每個(gè)評(píng)語(yǔ)值都用云模型來(lái)實(shí)現(xiàn)，構(gòu)成一個(gè)定性評(píng)測(cè)的云發(fā)生器，如圖2所示。

4 實(shí)例分析

在這里，以網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能評(píng)估指標(biāo)中的網(wǎng)絡(luò)支援能力作為例子，說(shuō)明運(yùn)用云模型進(jìn)行效能評(píng)估的主要過(guò)程。

從系統(tǒng)中抽取組成干擾能力的4個(gè)指標(biāo)的4組狀態(tài)樣值，如表1所示。

表1 指標(biāo)狀態(tài)表

利用云模型把語(yǔ)言值用相應(yīng)的三個(gè)特征值（Ex，En，He）來(lái)表征，即用一個(gè)云對(duì)象來(lái)表示。并由此組成決策矩陣B，

從決策矩陣中分別求得各個(gè)指標(biāo)云模型的Ex和En，如表2所示。

表2 各指標(biāo)云模型的期望值和熵

假設(shè)已求得四個(gè)指標(biāo)的權(quán)重ωi分別為（0.526，0.655，0.312，0.212），則該四維加權(quán)綜合云重心向量為T(mén)＝（0.315 600，0.376 625，0.156 000，0.111 300），理想狀態(tài)加權(quán)綜合云重心向量為T(mén)0＝（0.526，0.655，0.312，0.212），歸一化后得TG＝（0.400，0.425，0.500，0.475）。

故可得加權(quán)偏離度θ＝0.745，也即最終的評(píng)估結(jié)果為0.745。將加權(quán)偏離度輸入評(píng)測(cè)云發(fā)生器（如圖4）后，激活“好”和“較好”兩個(gè)對(duì)象，由于二者激活程度相差較小，微傾向于“好”來(lái)表示，亦可由專(zhuān)家或用戶(hù)重新定義。同理也可求的其他能力的評(píng)估結(jié)果。進(jìn)而對(duì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗效能進(jìn)行綜合評(píng)估為“好”。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著網(wǎng)絡(luò)化、信息化時(shí)代的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)正在扮演著越來(lái)越重要的角色，網(wǎng)絡(luò)的攻擊、防御和支援能力直接影響著一個(gè)國(guó)家的信息作戰(zhàn)能力，因此，網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗能力對(duì)整個(gè)戰(zhàn)爭(zhēng)勝負(fù)起著不可估量的作用。本文提出的基于云模型的通信干擾系統(tǒng)效能評(píng)估方法很好地解決了通信干擾系統(tǒng)評(píng)估中的模糊性和隨機(jī)性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)通信干擾系統(tǒng)的定量和定性分析之間的轉(zhuǎn)化，有效的處理了系統(tǒng)的不確定性，具有科學(xué)性。

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