Railway network data security evaluation method based on combination weighting
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摘要:
针对当前铁路网络安全评估中传统层次分析法(AHP,Analytic Hierarchy Process)主观性较强的问题,文章从技术防护角度出发,构建了铁路网络数据安全技术评估指标体系,并提出了一种基于AHP和熵权法的组合赋权铁路网络数据安全评估方法。通过熵权法有效挖掘指标数据的客观信息,显著削弱了主观因素对赋权结果的影响。实验结果显示,该方法能够有效降低因主观因素导致的评估误差,对铁路网络数据安全评估工作具有参考意义。
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关键词:
- 层次分析法(AHP) /
- 熵权法 /
- 数据安全 /
- 指标 /
- 组合权重
Abstract:In response to the strong subjectivity of the traditional Analytic Hierarchy Process (AHP) in current railway network security evaluation, this paper constructed a technical evaluation index system for railway network data security from the perspective of technical protection, and proposed a combination weighting method for railway network data security evaluation based on AHP and entropy weight method. The paper effectively mined the objective information of indicator data through entropy weighting method, significantly weakened the influence of subjective factors on the weighting results. The experimental results show that this method can effectively reduce evaluation errors caused by subjective factors, and has reference significance for the evaluation of railway network data security.
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表 1 铁路网络数据安全技术评估标准
评估等级 分值 详细说明 低风险 S$\geqslant$80 被评估数据安全技术防护处于较高安全状态,
风险较低中风险 80>S>60 被评估数据安全技术防护存在一定安全隐患,
但风险可控高风险 S$\leqslant $60 被评估数据安全技术防护存在较大安全隐患,
应立即修复,降低风险表 2 AHP、熵权法和组合赋权法计算权重值的对比
指标 $ {w}_{1} $ $ {w}_{2} $ $ {w}_{3} $ $ {w}_{4} $ $ {w}_{5} $ $ {w}_{6} $ $ {w}_{7} $ $ {w}_{8} $ $ {w}_{9} $ $ {w}_{10} $ AHP $ 0.001\ 0 $ $0.001\;6 $ $0.007\;9 $ $0.002\;4 $ $0.000\;7 $ $0.002\;5 $ $0.003\;8 $ $0.003\;8 $ $0.001 $ $0.005\;6 $ 熵权法 $ 0.014\;4 $ $ 0.015\;5 $ $ 0.029\;0 $ $ 0.021\;1 $ $ 0.010\;6 $ $ 0.020\;3 $ $ 0.024\;1 $ $ 0.022\;9 $ $ 0.014\;3 $ $ 0.026\;2 $ 组合赋权 $ 0.004\;3 $ $ 0.005\;7 $ $ 0.017\;3 $ $ 0.008\;1 $ $ 0.003\;1 $ $ 0.008\;2 $ $ 0.010\;9 $ $ 0.010\;7 $ $ 0.004\;3 $ $ 0.013\;8 $ 指标 $ {w}_{11} $ $ {w}_{12} $ $ {w}_{13} $ $ {w}_{14} $ $ {w}_{15} $ $ {w}_{16} $ $ {w}_{17} $ $ {w}_{18} $ $ {w}_{19} $ $ {w}_{20} $ AHP $ 0.001\ 0 $ $ 0.001\;6 $ $ 0.010\;2 $ $ 0.005\;8 $ $ 0.003\;5 $ $ 0.010\;2 $ $ 0.017\ 0 $ $ 0.005\;8 $ $ 0.001\;8 $ $ 0.005\;8 $ 熵权法 $ 0.012\;7 $ $ 0.014\;7 $ $ 0.022\;2 $ $ 0.021\;2 $ $ 0.020\;5 $ $ 0.025\;8 $ $ 0.025\;4 $ $ 0.017\;5 $ $ 0.008\;6 $ $ 0.021\;3 $ 组合赋权 $ 0.004\;1 $ $ 0.005\;5 $ $ 0.017\;1 $ $ 0.012\;6 $ $ 0.009\;7 $ $ 0.018\;4 $ $ 0.023\;6 $ $ 0.011\;5 $ $ 0.004\;5 $ $ 0.012\;7 $ 指标 $ {w}_{21} $ $ {w}_{22} $ $ {w}_{23} $ $ {w}_{24} $ $ {w}_{25} $ $ {w}_{26} $ $ {w}_{27} $ $ {w}_{28} $ $ {w}_{29} $ $ {w}_{30} $ AHP $ 0.010\;2 $ $ 0.009\;7 $ $ 0.005\;2 $ $ 0.002\;9 $ $ 0.005\;2 $ $ 0.009\;7 $ $ 0.051\;3 $ $ 0.017\;7 $ $ 0.010\;6 $ $ 0.030\;5 $ 熵权法 $ 0.025\;0 $ $ 0.014\;5 $ $ 0.017\;5 $ $ 0.025\;9 $ $ 0.021\;3 $ $ 0.017\;5 $ $ 0.018\;9 $ $ 0.021\;1 $ $ 0.027\;5 $ $ 0.018\;9 $ 组合赋权 $ 0.018\;1 $ $ 0.013\;5 $ $ 0.010\;8 $ $ 0.010\;0 $ $ 0.012\;0 $ $ 0.014\;8 $ $ 0.035\;0 $ $ 0.021\;9 $ $ 0.019\;4 $ $ 0.027\;1 $ 指标 $ {w}_{31} $ $ {w}_{32} $ $ {w}_{33} $ $ {w}_{34} $ $ {w}_{35} $ $ {w}_{36} $ $ {w}_{37} $ $ {w}_{38} $ $ {w}_{39} $ $ {w}_{40} $ AHP $ 0.060\;1 $ $ 0.017\;7 $ $ 0.102\;2 $ $ 0.039\;8 $ $ 0.023\;6 $ $ 0.066\;5 $ $ 0.014\;7 $ $ 0.039\;8 $ $ 0.023\;6 $ $ 0.009\;9 $ 熵权法 $ 0.025\;1 $ $ 0.013\;4 $ $ 0.028\;5 $ $ 0.023\;2 $ $ 0.019\;4 $ $ 0.023\;9 $ $ 0.014\;9 $ $ 0.019\;8 $ $ 0.019\;3 $ $ 0.009\;8 $ 组合赋权 $ 0.043\;7 $ $ 0.017\;4 $ $ 0.059\;8 $ $ 0.034\;4 $ $ 0.024\;3 $ $ 0.044\;7 $ $ 0.016\;7 $ $ 0.031\;7 $ $ 0.024\;2 $ $ 0.011\;2 $ 指标 $ {w}_{41} $ $ {w}_{42} $ $ {w}_{43} $ $ {w}_{44} $ $ {w}_{45} $ $ {w}_{46} $ $ {w}_{47} $ $ {w}_{48} $ $ {w}_{49} $ $ {w}_{50} $ AHP $ 0.066\;5 $ $ 0.054\;5 $ $ 0.029\;6 $ $ 0.029\;6 $ $ 0.054\;5 $ $ 0.011\;7 $ $ 0.038\;6 $ $ 0.020\;8 $ $ 0.038\;6 $ $ 0.012\ 0 $ 熵权法 $ 0.024\;1 $ $ 0.022\;6 $ $ 0.019\;2 $ $ 0.021\;5 $ $ 0.023\;7 $ $ 0.013\;7 $ $ 0.025\;5 $ $ 0.020\;4 $ $ 0.020\;9 $ $ 0.015\;0 $ 组合赋权 $ 0.044\;9 $ $ 0.039\;5 $ $ 0.027\;0 $ $ 0.028\;6 $ $ 0.040\;5 $ $ 0.014\;3 $ $ 0.035\;5 $ $ 0.023\;3 $ $ 0.032\;1 $ $ 0.015\;2 $ -
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