基于粗糙集数据分析的信息系统风险评估决策支持系统

摘要

在开放互联网环境下，信息系统总是面临着各种各样的安全风险。为了避免风险事件发生，必须对信息系统的风险进行有效管理，而科学地分析和评估信息系统风险是其中的关键环节。本文致力于研究粗糙集理论在信息系统风险评估中的应用，利用粗糙集在知识发现方面的优势，从历史评估数据中挖掘出具有一定可信度和覆盖率的风险规则，辅助评估人员做出决策。本文的主要研究内容和成果如下： (1)针对粗糙集理论中的连续属性集离散化问题，提出将云模型与粗糙集理论结合，首先利用基于云模型的定量到定性的转换方法将连续属性集离散化，然后再应用基于粗糙集的知识发现获取决策规则。实验证明：基于云模型的离散化方法不仅可以简化粗糙集知识发现所获取的规则，同时使获得的规则具有更好的普适性。 (2)提出一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将标准遗传算法中初始种群的个体由单倍染色体改进为包含一条显性染色体和一条隐性染色体的双倍体，并引入自适应技术，使变异概率和交叉概率可以根据适应度动态调整。实验证明：该算法较基于遗传算法的粗糙集属性约简算法能够更快得到最佳约简。 (3)搭建了基于粗糙集数据分析的信息系统风险评估决策支持系统。该系统可以从历史风险评估数据中挖掘出风险规则，并利用这些风险规则辅助评估人员做出决策。介绍了该系统的总体结构及各个子模块的功能，并通过仿真实例说明了核心模块的工作流程。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

声明

1绪论

1.1研究背景及意义

1.2信息系统风险评估研究现状

1.2.3信息系统风险评估标准的现状

1.2.4信息系统风险评估方法的现状

1.3粗糙集研究现状

1.3.1理论发展现状

1.3.2应用现状

1.4本文主要工作及组织结构

2粗糙集理论及粗糙集数据分析

2.1引言

2.2粗糙集的研究对象

2.3粗糙集基础理论

2.3.1知识与知识库

2.3.2不精确范畴，近似与粗集

2.3.3知识依赖性与知识约简

2.3.4知识表达系统与决策表

2.4粗糙集理论的特点

2.5粗糙集数据分析

2.5.1预处理

2.5.2规则提取

2.5.3决策分析

2.6本章小结

3基于云模型的连续属性集离散化方法

3.1引言

3.2云模型相关理论

3.2.1云的基本概念

3.2.2云的数字特征

3.2.3正态云发生器

3.2.4云变换

3.3基于云模型的连续属性集离散化方法

3.3.1云模型与粗糙集理论的结合

3.3.2连续属性集离散化问题描述

3.3.3基于云模型的离散化算法

3.3.4实验分析

3.4本章小结

4基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法

4.1引言

4.2粗糙集属性约简问题描述

4.3基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

4.3.1遗传算法介绍

4.3.2算法思路

4.3.3算法实现

4.4基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法

4.4.1改进思路

4.4.2算法思路

4.4.3算法实现

4.5实验分析

4.5.1对汽车数据表的约简

4.5.2对Zoo数据集的约简

4.6本章小结

5基于粗糙集数据分析的信息系统风险评估决策支持系统

5.1引言

5.2信息系统风险评估概述

5.2.1信息系统风险评估的基本概念

5.2.2信息系统风险评估的主要内容

5.3粗糙集理论在信息系统风险评估中的应用

5.4基于粗糙集数据分析的信息系统风险评估决策支持系统

5.4.1系统总体结构

5.4.2粗糙集数据分析模块

5.5本章小结

结 论

致 谢

参考文献