文献类型：期刊文章

作　　者：张利[1] 姚轶崭[1] 彭建芬[2] 陈洪波[2] 杜宇鸽[1]

机构地区：[1]中国信息安全测评中心,北京100085 [2]北京启明星辰信息安全技术有限公司,北京100193

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》

年　　份：2011

卷　　号：51

期　　号：10

起止页码：1236-1239

语　　种：中文

收录情况：AJ、AMR、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了解决信息安全风险评估方法主观性大、建模时间长、分类正确率低的问题,提出了基于决策树的智能信息安全风险评估方法。该方法利用层次分析法对信息安全风险评估因素进行层次分解,利用机器学习中的决策树分类算法对数据进行分类。实例分析表明:与基于支持向量机的信息安全风险评估方法相比,在处理央企、银行、政府等单位风险评估过程中得到的离散型数据时,基于决策树的智能信息安全风险评估方法对数据类别分布无要求,分类正确率提高了2倍,且分类速度快。因此该方法更适合应用于实际的信息系统风险评估中。

关 键 词：决策树 信息安全 风险评估

分 类 号：TP309]