支持向量机的智能信息安全风险评估模型

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1、第３０卷第８期计算机应用与软件Ｖｏｌ３０Ｎｏ．８２０１３年８月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＡｕｇ．２０１３支持向量机的智能信息安全风险评估模型李绍中（广州番禺职业技术学院教务处广东广州５１１４８３）摘要为了提高信息安全风险评估准确性，提出一种支持向量机的信息安全风险评估模型。首先通过模糊系统对风险评价指标进行预处理，然后将数据输入到支持向量机进行学习，并通过蚁群算法对支持向量机参数进行优化，建立智能化的信息安全风险评估模型，最后通过仿真实验对模型性能进行验证。仿真结果表明，支持向量机提高了信息安全风险评估的准确性，克服传统风险评估模型的缺陷，是一种性能优异

2、的信息安全风险评估模型。关键词信息系统风险评估模糊理论支持向量机中图分类号　ＴＰ３０９　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１３．０８．０８８ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＳＥＣＵＲＩＴＹＲＩＳＫＡＳＳＥＳＳＭＥＮＴＭＯＤＥＬＢＡＳＥＤＯＮＳＵＰＰＯＲＴＶＥＣＴＯＲＭＡＣＨＩＮＥＬｉＳｈａｏｚｈｏｎｇ（Ｄｅａｎ’ｓＯｆｆｉｃｅ，ＧｕａｎｇｚｈｏｕＰａｎｙｕＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１１４８３，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｉｎｆ

3、ｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｃｕｒｉｔｙｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｗｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｃｕｒｉｔｙｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｅｓａｒｅｐｒｅｔｒｅａｔｅｄｂｙｆｕｚｚｙｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｄａｔａｉｓｉｎｐｕｔｔｅｄｔｏｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｆｏｒｌｅａｒｎｉｎｇ，ｔｈｅａｎｔｃｏｌｏｎｙｉｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｓｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｎ

4、ｄａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｃｕｒｉｔｙｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ；ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｍｏｄｅｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｃｕｒｉｔｙｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｏｖｅｒｃｏｍｅｓｔｈｅｄｅｆｅｃｔｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｓ，ａｎｄｉｓａｎｉｎｆｏｒｍａｔｉ

5、ｏｎｓｅｃｕｒｉｔｙｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｗｉｔｈｅｘｃｅｌｌｅｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ　Ｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　Ｆｕｚｚｙｔｈｅｏｒｙ　Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ下，性能较高，但是对于小样本，却存在过拟合、局部最优等缺０　引言陷，支持向量机专门针对有限样本的模式识别算法，通常情况下，其性能要优于神经网络，成为信息安全风险评估的重要研究［６］随着国家信息化进程加快，信息系统在政府机构、企事业单方向。然而在实际应用中，支持向量机性能与其参数密切相位得到了广泛的应用，信息化是一把双刃剑，它给人们工作、生

6、关，当前采用遗传算法（ＧＡ）、粒子群算法（ＰＳＯ）选择ＳＶＭ参活带来便利同时，也带来安全隐患。信息安全评估是信息系统数，但是ＧＡ、ＰＳＯ均存在易陷入局部极小值缺陷，难以找到全局［１］最优参数［７］。的基础。建立准确、可靠的信息安全风险评估模型成为当前信息安全工作中的研究热点［２］。为了进一步提高信息安全风险评估的准确性，从信息安全信息安全具有独特性，其风险评估不同于传统行业的风险风险评估的非线性、小样本特性出发，结合模糊理论、蚁群优化［３］算法和支持向量机，提出一种改进支持向量机的信息安全风险评估，国内外学者提出多种信息安全风险评估方法。主要有定性评估方法、定量评估方法、定量和定性相结合的综

7、合评估方评估模型，并通过具体测试对模型性能进行检验。［４］法。定性评估方法主要有ＡＬＥｂａｓｅｄ方法、ＯＣＴＡＶＥ方法、ＣＯＲＡＳ方法，其依赖专家的知识和经验，评估结果主观性较强，１　信息安全风险评估原理难以准确度量风险大小；定量评估方法采用传统数学模型描述信息安全风险，而信息安全风险具有非线性、复杂性等特性，传信息安全风险评估是指从风险管理角度出发，采用一定的统数学模型难以精确描述，且实施过于烦琐，局限性