基于bloom filter算法的信息安全风险评估方法

信息安全是企业经济效益和社会效益的保障,企业信息网络的安全越来越受到重视。针对当前信息安全方面的问题,我们提出了一种基于bloom filter算法的风险评估方法,该方案通过bloom filter算法以及加权平均算法,使得用户能够通过具体的数值对比得到相应的风险等级,最终得到一个量化的风险评估结果。

群决策中基于语言评价信息的TOPSIS方法

针对基于语言评价信息的群决策问题,提出了一种新的TOPSIS方法。依据传统的TOPSIS方法的基本思路,首先将语言决策矩阵转换为规范决策矩阵;其次,通过变量转换关系对有序语言短语集中的有序语言短语进行"量化",构造与原语言决策矩阵"等价的导出"决策矩阵,并利用算术加权平均算法对所得到的导出决策矩阵进行群的集结;然后对所得到的决策矩阵构造理想点和负理想点,计算每个方案的相对接近度,根据得到的相对接近度对方案进行排序从而确定最优方案。最后通过一个算例说明了该方法的有效性和实用性。