基于DS理论与层次权重的网络安全风险评估

为了能够自动地对当前网络安全态势进行评估,提出一种层次化的网络安全风险评估方法。其原理是:首先,基于DS证据理论对报警数据进行关联融合;然后,基于权重数值分析法和层次分析技术,自下而上、由局部到整体地计算各个层级的安全态势值。基于真实网络环境的实验结果表明,该方法的评估结果准确性比较高,而且基于分层方法的安全态势表示方法更加直观、易于理解。与现有方法相比,该方法强化了报警数据的证据力度,克服了目前层次式评估系统模糊处理能力不强的缺点。

基于证据理论-DEA交叉效率的混合型多属性决策方法

针对含有投入产出指标的混合型多属性决策问题,提出一种基于证据理论和数据包络分析(DEA)交叉效率的决策方法.首先运用DEA对决策系统中投入产出指标进行处理,得到DEA交叉效率矩阵,并运用证据理论集结其交叉效率得分;然后将效率得分作为决策系统指标值,与系统中其他指标进行模糊等级转换,通过证据理论对指标值融合,进而得到决策单元的期望效用,据此对决策单元进行排序;最后通过实例与其他文献方法进行对比分析,以表明所提出方法的可行性和有效性.

基于灰色关联分析和证据理论的语言值群决策模型

供应商选择是复杂的决策问题,需要平衡不同专家的标准和意见。本文结合灰色关联分析和Dempster-Shafer合成规则来建立两种基于不确定语言变量的多属性决策模型。首先,就个体而言,灰色关联分析是根据关联性的大小来度量每个专家的个体偏好。其次,就决策群体而言,Dempster-Shafer合成规则是聚集决策者的个体偏好为一个集体偏好,将聚合结果进行排序,从而得到最优决策结果。将所建立的方法应用于供应商选择问题,通过实例展示了基于语言值的群决策模型可为处在全球经济市场中的企业提供一种有效的方法来评估和选择供应商。