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基于风险熵和Neyman-Pearson准则的安防网络风险评估研究
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:2014.12
  • 页码:2737-2746
  • 分类:TP[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心,武汉430072, [2]武汉大学计算机学院,武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金(61170023),国家自然科学基金重点项目(61231015),国家重大科技专项基金(2010zx03004-003-03)资助
  • 相关项目:基于风险熵模型的社会安防系统网络效能评估技术研究
中文摘要:

为应对严峻复杂的安全形势,我国通过构建安全防范系统实现对公共安全的防护.安全防范系统是由人和安防设备组成的复杂系统,安全防范系统风险评估是判断其防护效能好坏的重要度量标准.本文将部署在一个区域的安全防范系统抽象看成由多个安防节点组成的网络,根据熵理论和Neyman-Pearson准则,提出一种利用防护最薄弱路径定量度量安全防范系统风险的模型,并给出安全防范网络防护最弱路径的表达式,以及基于Dijkstra最短路径算法求解防护最薄弱路径的方法.最后本文研究模型参数和安全防范系统部署的数量与安全防范网络的风险之间的关系,给出相应的仿真结果,并进行实际应用场景的风险评估实验.实验结果表明,本文提出的模型可以定量评估多节点的安全防范系统的风险,提高评估结果的科学性.

英文摘要:

There is a growing interest in the construction of security systems to protect social public safety. For asecurity system, risk assessment is an important metric to judge its protection effectiveness. In this paper, a securitysystem deployed in an area is regarded abstractly as a diagram of security network. Firstly, a method for risk assessmentbased on entropy theory and Neyman-Pearson criterion is proposed. Secondly, the most vulnerable path formulation of thesecurity network is described and a solution by utilizing the Dijkstras shortest path algorithm is provided. The protectionprobability on the most vulnerable path is considered as the risk measure of the security network. Furthermore, the effectsof some parameters on the risk and the breach protection probability are simulated, and a risk evaluation experimentis carried out with a real scenario. The results show that the model proposed in this paper can not only quantitativelyevaluate the risk of the security network but also get a more scientific and reasonable evaluation result.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550