基于区间值直觉模糊集相似性的信息安全风险评估方法研究

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风险评估在信息系统等级保护中发挥重要作用,通过风险评估可明确系统威胁与脆弱性,得出风险等级、预计损失等评估结果,系统管理员可加固整改评估中发现的问题,从而提高系统的安全性。然而评估过程中,评估者主观因素对评估结果影响较大,当对资产进行安全性赋值时,较难给出精确的数值描述资产的安全性。评估者给出的安全性赋值大多为依据自身经验、知识背景等多种因素得出的估计值,该值有一定主观性,其不能完整描述评估者在赋值时的主观心理状态,因此其影响评估结果的客观性。文章研究了一种风险评估方法,该方法在描绘评估者主观因素时有较大优势,从而降低主观因素对评估结果产生的影响,提高评估结果的客观性。利用区间值直觉模糊集描述评估者在安全性赋值时确定、否定、犹豫等与决策相关的主观心理状态,提出一种区间值直觉模糊集相似性算法,参考国标《信息系统安全等级保护基本要求》中规定的防护要求,在此基础上得到风险评估方法。实验结果证明了该方法的有效性,具备一定的应用价值。
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