摘要：本文設(shè)計(jì)了最優(yōu)化權(quán)值網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組合評價(jià)模型，利用不同模型、不同角度來對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)，然后根據(jù)評價(jià)結(jié)果來進(jìn)行改進(jìn)，以此來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的最終評價(jià)。

關(guān)鍵詞：最優(yōu)化權(quán)值;網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng);風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型

中圖分類號：TP311 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ?文章編號：1007-9416（2020）06-0000-00

0引言

當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)屬于開放型系統(tǒng)，它時時刻刻受到著各種外來威脅。網(wǎng)絡(luò)入侵、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常等情況隨時隨地都在發(fā)生，技術(shù)人員只能夠通過網(wǎng)絡(luò)安全防范技術(shù)來檢測發(fā)生異常的網(wǎng)絡(luò)行為，這種被動的防控措施嚴(yán)重制約著網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行管理。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型能夠幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員快速識別網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中存在的風(fēng)險(xiǎn)和安全隱患，制定出相關(guān)預(yù)防措施，提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行效率。所以，本文針對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)建模與風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)問題開展研究，有著重要研究意義。

1 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的指標(biāo)體系

由于影響網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的因素較多，且存在不確定性，所以，大量的評價(jià)指標(biāo)會影響網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的構(gòu)建，使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的評價(jià)效率變得低下[1]。為此，本文基于易量化原則，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系。

2 最優(yōu)化權(quán)值的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組合評價(jià)模型

2.1 改進(jìn)證據(jù)理論

本文假設(shè)中存在個證據(jù)，那么存在集合，證據(jù)對應(yīng)著基本可信度分配函數(shù)，表示分配給的基本可信度（BPA），就可以實(shí)現(xiàn)證據(jù)合成，如下所示：

在上述公式中，如果一個證據(jù)與其他證券之間存在沖突，表示證據(jù)出現(xiàn)異常，結(jié)果會出現(xiàn)誤差，可信度低下。所以，本文使用了可信度因子來評價(jià)證券的可信度，通過對原始證據(jù)進(jìn)行處理來降低證據(jù)之間的沖突。如下所示：

2.2 評價(jià)模型的結(jié)構(gòu)

最優(yōu)化權(quán)值的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組合評價(jià)模型的構(gòu)建過程：首先，需要收集整理相關(guān)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)。其次，使用支持向量機(jī)（SVM）RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）來構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型。然后，將評價(jià)模型的評價(jià)結(jié)果直接作為證據(jù)體來進(jìn)行分析，同時還需要考慮證據(jù)體之間的沖突問題，經(jīng)過改進(jìn)證據(jù)理論，計(jì)算出最終權(quán)值。最后，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢來憑借最終的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果[2]。

2.3 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的初始層

（1） 基于完整性、易量化原則，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo);

（2） 當(dāng)指標(biāo)不一致時，需要對指標(biāo)值進(jìn)行相關(guān)處理，如下所示;

（3） 要求相關(guān)專家，對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)值的風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行評估;

（4） 根據(jù)評估風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的結(jié)果來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)學(xué)習(xí)樣本;

（5） 使用支持向量機(jī)、RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來對訓(xùn)練樣本集合進(jìn)行分析和測試，并得出相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果。

2.4 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的決策層

通過初步層中的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等構(gòu)建出了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果構(gòu)造證據(jù)體，然后對改進(jìn)的證據(jù)體進(jìn)行融合，可以求出最終網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果，如下所示：

（1） 根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)識別框架結(jié)構(gòu)。

（2） 然后使用支持向量機(jī)、RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等構(gòu)建出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果的證據(jù)體。

（3） 然后求出基本可信度。

（4） 并使用證據(jù)合成方法對可信度函數(shù)進(jìn)行描述。

（5） 得出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果，如下所示：

3 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的性能測試與分析

3.1 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文基于改進(jìn)證據(jù)理論，對網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。首先，選擇了Tntel（R）4核CPU2.8GHZ，32GB RAM，Windows 10操作系統(tǒng)作為仿真實(shí)驗(yàn)平臺。其次，將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等級按照很低（1）、低（2）、中（3）、高（4）、很高（5）五個等級進(jìn)行劃分[3]。3.2 與單一模型的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果的對比

為了驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組合模型權(quán)值的有效性，使用了支持向量機(jī)（SVM）、RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行對比試驗(yàn)分析。經(jīng)過5次試驗(yàn)仿真數(shù)據(jù)對比，知道了所有網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)結(jié)果，如下所示：

（1） RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果的正確率較低。

（2） 支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價(jià)結(jié)果。

（3） MDS的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單一模型的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果。

3.3 與其他組合模型的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果比較

為了更好的驗(yàn)證最優(yōu)化權(quán)值的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組合評價(jià)模型的評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確率，本文還對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的正確率、訓(xùn)練時間等內(nèi)容進(jìn)行計(jì)較分析，如圖1和圖2所示。

我們可以從圖1上清楚的知道，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的正確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)組合模型，說明使用改進(jìn)證據(jù)理論能夠很好的對各個單一模型的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)貢獻(xiàn)率進(jìn)行描述分析。從圖2上清楚的知道，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的訓(xùn)練時間消耗最少，正確率最高。

4 結(jié)語

為了保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組合評價(jià)達(dá)到最優(yōu)，本文基于單一模型、傳統(tǒng)組合模型特點(diǎn)，構(gòu)建出了最優(yōu)化權(quán)值網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組合評價(jià)模型，還對不同類型的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證對比分析。其結(jié)果如下所示：

（1） 單一模型無法全面有效的建立出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型，因此，無法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全管理中。而傳統(tǒng)模型雖然在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)效果上由于單一模型，但是，由于權(quán)值計(jì)算使用了經(jīng)驗(yàn)方式和平均法，所以，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果仍存在問題。

（2） 本文為了提升網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)選組合評價(jià)模型的評價(jià)結(jié)果，使用了不同方法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)來構(gòu)建模型，并使用了可信度來確定權(quán)值，保證了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確率[4]。經(jīng)過試驗(yàn)對比分析可知，本文構(gòu)建的最優(yōu)化權(quán)值網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組合評價(jià)模型的評價(jià)結(jié)果精確度最高，能夠滿足當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全管理的使用需求。

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收稿日期：2020-04-26

作者簡介：王蒙娟（1981—），女，內(nèi)蒙古烏海人，本科，工程師，研究方向：計(jì)算機(jī)和電子，計(jì)算機(jī)技術(shù)與科學(xué)。