針對(duì)傳統(tǒng)的入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法存在的入侵風(fēng)險(xiǎn)值偏離實(shí)際結(jié)果、抗攻擊性能較差等問(wèn)題,提出一種基于熵權(quán)和模糊集理論的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)隱私信息傳輸入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)度來(lái)評(píng)估復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模隱私信息被入侵的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),利用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)結(jié)合模糊綜合評(píng)判法建立評(píng)判集,采用熵權(quán)系數(shù)法,對(duì)評(píng)判集中的向量進(jìn)行計(jì)算,獲取入侵風(fēng)險(xiǎn)因素并對(duì)其進(jìn)行歸一化處理,獲得風(fēng)險(xiǎn)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(diǎn)當(dāng)作入侵節(jié)點(diǎn)的可能性概率,利用脆弱性量化值進(jìn)行入侵節(jié)點(diǎn)難度值的等級(jí)評(píng)估,選取其入侵節(jié)點(diǎn)威脅等級(jí)參數(shù),根據(jù)該參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)隱私信息傳輸入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,所提方法可以快速、精確地完成入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020,37(06)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

不同方法網(wǎng)絡(luò)入侵風(fēng)險(xiǎn)值評(píng)估結(jié)果

圖2所示為分別采用所提方法、文獻(xiàn)[6]方法、文獻(xiàn)[7]方法在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)隱私信息傳輸過(guò)程中受惡意攻擊時(shí),一段時(shí)間內(nèi)的攻擊等級(jí)曲線。分別將實(shí)驗(yàn)的3種方法得到的結(jié)果與真實(shí)值曲線做對(duì)比,攻擊強(qiáng)度用n表示。由圖2可知,文獻(xiàn)[7]方法給出的隱私數(shù)據(jù)受攻擊強(qiáng)度值與實(shí)際結(jié)果相差最大,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間為20s時(shí),所提方法評(píng)估隱私信息受攻擊強(qiáng)度等級(jí)為17級(jí),文獻(xiàn)[6]方法評(píng)估隱私信息受攻擊強(qiáng)度等級(jí)為7級(jí),文獻(xiàn)[7]方法評(píng)估隱私信息受攻擊強(qiáng)度等級(jí)為9級(jí),這是文獻(xiàn)[7]方法給出的評(píng)估結(jié)果距離實(shí)際結(jié)果最近的一個(gè)點(diǎn)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間逐漸延長(zhǎng),文獻(xiàn)[7]方法評(píng)估結(jié)果離實(shí)際結(jié)果越來(lái)越遠(yuǎn),主要原因?yàn)槲墨I(xiàn)[7]方法需要利用該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型計(jì)算被檢測(cè)信息系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)處于不同等級(jí)的概率值,當(dāng)模型構(gòu)建參數(shù)不完整時(shí),計(jì)算出的隱私信息入侵風(fēng)險(xiǎn)概率值不準(zhǔn),影響了最終的評(píng)估結(jié)果,使得文獻(xiàn)[7]方法給出的隱私信息受攻擊強(qiáng)度等級(jí)距離實(shí)際結(jié)果最遠(yuǎn),而所提方法與實(shí)際結(jié)果最為接近,說(shuō)明所提方法能夠有效地評(píng)估出受攻擊強(qiáng)度的等級(jí),評(píng)估結(jié)果較為精確,使得所提方法評(píng)估結(jié)果更貼近實(shí)際,合理可信。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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