基于改进bp神经网络的电子政务内网信息安全评估方法

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1、基于改进BP神经网络的电子政务内网信息安全评估方法摘要：为丫发现电子政务内M的信息安全隐患，提出一种采用改进反向传播人工神经咧络（ANNBP）技术的电子政务内网信息安全的评估方法,基于改进ANNBP建立电子政务内网祌经M络评估模型。以电子政务内网主要信息安全指标作为训练样木，对建立的ANNBP评佔模型进行学和训练，找到输入与输出之间的关系，并用样本对训练好的BP网络进行验证。仿真结果表明，评估方法能够较好的为复杂的电子政务闪网进行信息安全评估，评估模型稳定且自适应性强。关键词：BP神经网络；电子政务内网；信息安全；安全评估Approac

2、hofinformationsecurityassessmentforElectronicGovernmentnetworkbasedonimprovedBPmodelofartificialneuralnetworkZHANGChuan,YESi-shui，HEWen-cai，LIUPei-he(BeijingElectronicScienceandTechnologyInstitute,Beijing,!00070,China)Abstract:ForthepurposeoffindingE-governmentnetwork’sh

3、iddendanger.Anevaluationmodelwasproposedbyusingaartificialneuralnetwork(ANN)basedonimprovedBPmodel.ThemajorinformationsecurityindicatorsofE-governmentnetworkwereusedasthetrainingsamples，whichwereadaptedtofindtheintrinsiclinksbetweentheinputandoutputbylearningandtrainingp

4、rocess.Anexperimentwasconductedbyusingthewell-trainedANNnetworktoevaluatethesecurityofE-governmentnetwork.TheexperimentalresultsshowthattheproposedANNevaluationmodelcanapplytoevaluateE-governmentnetwork’sinformationsecurity.Itishighlyadaptiveandstabilized.Keywords:Backpr

5、opagationneuralnetwork;ElectronicGovemment;informationsecurity;securityassessment1.引言电子政务网络是各级党政机关办公、传递文件和处理事件的网络，是党政部门提高工作效率的重要工具。电子政务内网是政务部门内部数据与办公相结合的网络，承担着政务部门内部数据操作和政务事务处理等主要职能1。因其传播数据的特殊性及敏感性，极易遭到不法分子的攻击。若电子政务系统受到攻击，其产生危害无论在波及范围还是在危害程度上都不可估量，甚至可能威胁国家安全。《2006-2020年国

6、家信总化发展战略》把建设信息安全保障体系纳入国家信息化发展战略，加快信息安全保障体系建设成为推进国民经济和社会信息化建设的重耍内容2。构建棊于改进ANNBP的信息安全评估模型，为电子政务内网信息安全评估提供一种评估方法，提前发现潜在风险，采取相应安全措施，提高政务内网信息安全保障水平。1.相关工作目前，在信息安全评估的领域，已有大量的文献提出了丰富的风险评估方法。主要分定性评估方法、定量评估方法和定性与定量相结合的评估方法三大类定性评估方法有德尔菲方法、层次分析法和头脑风暴法等。定量评估方法有统计学模型、决策树法、人工神经网络方法、C

7、PN方法以及ALE-based方法等。纽约的DavidR和GeorgeG4在Risk:apracticalguidefordecidingwhat’sreallysafeandwhat’sdangerousintheworldaroundyou屮提出丫用ALE-based方法进行信息安全评估，能够较为准确的进行安全评估，是一种纯定量的评估方法，但是需要收集大量数据，工作量非常大；1948年兰德公司研究发展德尔菲方法，此法依赖参与者的直觉、经验及价值判断，是一种较普遍的分析方法，成木低且直接快速，但是无法得到定量的评估结果，且过多的依靠专

8、家主观判断；海军工程人学的付钰5于2006年提出丫棊于贝叶斯网络的信息安全风险评估方法，该方法结合专家知识进行描述，以贝叶斯网络网络为模型，但是他们只是把从先验概率到后验概率这个模型作了一种尝试，并未有实际