復雜網(wǎng)絡隱私信息傳輸入侵風險評估仿真
發(fā)布時間:2021-08-01 17:17
針對傳統(tǒng)的入侵風險評估方法存在的入侵風險值偏離實際結(jié)果、抗攻擊性能較差等問題,提出一種基于熵權(quán)和模糊集理論的復雜網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)隱私信息傳輸入侵風險評估方法。根據(jù)風險度來評估復雜網(wǎng)絡大規(guī)模隱私信息被入侵的風險等級,利用風險等級結(jié)合模糊綜合評判法建立評判集,采用熵權(quán)系數(shù)法,對評判集中的向量進行計算,獲取入侵風險因素并對其進行歸一化處理,獲得風險因素的綜合權(quán)值。將綜合權(quán)值視為入侵者選取隱私信息傳輸脆弱點當作入侵節(jié)點的可能性概率,利用脆弱性量化值進行入侵節(jié)點難度值的等級評估,選取其入侵節(jié)點威脅等級參數(shù),根據(jù)該參數(shù)實現(xiàn)對復雜網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)隱私信息傳輸入侵風險評估。實驗結(jié)果證明,所提方法可以快速、精確地完成入侵風險評估。
【文章來源】:計算機仿真. 2020,37(06)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
不同方法網(wǎng)絡入侵風險值評估結(jié)果
圖2所示為分別采用所提方法、文獻[6]方法、文獻[7]方法在復雜網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)隱私信息傳輸過程中受惡意攻擊時,一段時間內(nèi)的攻擊等級曲線。分別將實驗的3種方法得到的結(jié)果與真實值曲線做對比,攻擊強度用n表示。由圖2可知,文獻[7]方法給出的隱私數(shù)據(jù)受攻擊強度值與實際結(jié)果相差最大,當網(wǎng)絡運行時間為20s時,所提方法評估隱私信息受攻擊強度等級為17級,文獻[6]方法評估隱私信息受攻擊強度等級為7級,文獻[7]方法評估隱私信息受攻擊強度等級為9級,這是文獻[7]方法給出的評估結(jié)果距離實際結(jié)果最近的一個點。當網(wǎng)絡運行時間逐漸延長,文獻[7]方法評估結(jié)果離實際結(jié)果越來越遠,主要原因為文獻[7]方法需要利用該風險評估模型計算被檢測信息系統(tǒng)風險處于不同等級的概率值,當模型構(gòu)建參數(shù)不完整時,計算出的隱私信息入侵風險概率值不準,影響了最終的評估結(jié)果,使得文獻[7]方法給出的隱私信息受攻擊強度等級距離實際結(jié)果最遠,而所提方法與實際結(jié)果最為接近,說明所提方法能夠有效地評估出受攻擊強度的等級,評估結(jié)果較為精確,使得所提方法評估結(jié)果更貼近實際,合理可信。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]云平臺訪問控制自適應風險評估指標權(quán)重分配方法[J]. 楊宏宇,寧宇光. 計算機應用. 2018(06)
[2]基于改進DS證據(jù)理論和BN的信息安全風險評估[J]. 王姣,范科峰,莫瑋. 電視技術(shù). 2017(06)
[3]分布式電源配電網(wǎng)造價風險評估仿真研究[J]. 南開輝,歸三榮,王靜怡,唐潔. 計算機仿真. 2017(03)
[4]基于層次分析-熵權(quán)組合法的架空輸電線路綜合運行風險評估[J]. 鄧紅雷,戴棟,李述文. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2017(01)
[5]基于隨機潮流的主動配電網(wǎng)運行風險評估[J]. 廖劍波,李振坤,符楊. 現(xiàn)代電力. 2017(02)
[6]基于模糊集和DS證據(jù)理論的信息安全風險評估方法[J]. 王姣,范科峰,莫瑋. 計算機應用研究. 2017(11)
[7]基于攻擊事件的動態(tài)網(wǎng)絡風險評估框架[J]. 李艷,黃光球,張斌. 計算機工程與科學. 2016(09)
[8]基于猶豫模糊集的改進FMEA風險評估方法[J]. 耿秀麗,張永政. 計算機集成制造系統(tǒng). 2017(02)
[9]基于粗糙集屬性約簡的評估模型在電力通信網(wǎng)風險評估中的應用及實現(xiàn)[J]. 程曉榮,張?zhí)m,岳嬌. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2016(08)
[10]基于企業(yè)環(huán)境的網(wǎng)絡安全風險評估[J]. 楊云雪,魯驍,董軍. 計算機科學與探索. 2016(10)
本文編號:3315925
【文章來源】:計算機仿真. 2020,37(06)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
不同方法網(wǎng)絡入侵風險值評估結(jié)果
圖2所示為分別采用所提方法、文獻[6]方法、文獻[7]方法在復雜網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)隱私信息傳輸過程中受惡意攻擊時,一段時間內(nèi)的攻擊等級曲線。分別將實驗的3種方法得到的結(jié)果與真實值曲線做對比,攻擊強度用n表示。由圖2可知,文獻[7]方法給出的隱私數(shù)據(jù)受攻擊強度值與實際結(jié)果相差最大,當網(wǎng)絡運行時間為20s時,所提方法評估隱私信息受攻擊強度等級為17級,文獻[6]方法評估隱私信息受攻擊強度等級為7級,文獻[7]方法評估隱私信息受攻擊強度等級為9級,這是文獻[7]方法給出的評估結(jié)果距離實際結(jié)果最近的一個點。當網(wǎng)絡運行時間逐漸延長,文獻[7]方法評估結(jié)果離實際結(jié)果越來越遠,主要原因為文獻[7]方法需要利用該風險評估模型計算被檢測信息系統(tǒng)風險處于不同等級的概率值,當模型構(gòu)建參數(shù)不完整時,計算出的隱私信息入侵風險概率值不準,影響了最終的評估結(jié)果,使得文獻[7]方法給出的隱私信息受攻擊強度等級距離實際結(jié)果最遠,而所提方法與實際結(jié)果最為接近,說明所提方法能夠有效地評估出受攻擊強度的等級,評估結(jié)果較為精確,使得所提方法評估結(jié)果更貼近實際,合理可信。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]云平臺訪問控制自適應風險評估指標權(quán)重分配方法[J]. 楊宏宇,寧宇光. 計算機應用. 2018(06)
[2]基于改進DS證據(jù)理論和BN的信息安全風險評估[J]. 王姣,范科峰,莫瑋. 電視技術(shù). 2017(06)
[3]分布式電源配電網(wǎng)造價風險評估仿真研究[J]. 南開輝,歸三榮,王靜怡,唐潔. 計算機仿真. 2017(03)
[4]基于層次分析-熵權(quán)組合法的架空輸電線路綜合運行風險評估[J]. 鄧紅雷,戴棟,李述文. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2017(01)
[5]基于隨機潮流的主動配電網(wǎng)運行風險評估[J]. 廖劍波,李振坤,符楊. 現(xiàn)代電力. 2017(02)
[6]基于模糊集和DS證據(jù)理論的信息安全風險評估方法[J]. 王姣,范科峰,莫瑋. 計算機應用研究. 2017(11)
[7]基于攻擊事件的動態(tài)網(wǎng)絡風險評估框架[J]. 李艷,黃光球,張斌. 計算機工程與科學. 2016(09)
[8]基于猶豫模糊集的改進FMEA風險評估方法[J]. 耿秀麗,張永政. 計算機集成制造系統(tǒng). 2017(02)
[9]基于粗糙集屬性約簡的評估模型在電力通信網(wǎng)風險評估中的應用及實現(xiàn)[J]. 程曉榮,張?zhí)m,岳嬌. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2016(08)
[10]基于企業(yè)環(huán)境的網(wǎng)絡安全風險評估[J]. 楊云雪,魯驍,董軍. 計算機科學與探索. 2016(10)
本文編號:3315925
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