光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估

1、光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估通信介質(zhì)，在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。不過光纖通信網(wǎng)絡(luò)與其它類型的網(wǎng)絡(luò)一樣，也存有安全隱患問題如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)被竊取、網(wǎng)絡(luò)入侵等行為，那么會給人們帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失，為此， 如何提升光纖通信網(wǎng)絡(luò)的安全，一直是網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域中的研究熱點4最原始風(fēng)險評估模型是引用其它類型的網(wǎng)絡(luò)評估模型，如雙絞線網(wǎng)絡(luò)等，但是光纖通信網(wǎng)絡(luò)具有其自身的特殊性，這些模型的風(fēng)險評估結(jié)果不可靠斐法、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等光纖通信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險評估模型610評估結(jié)果的好壞與專家經(jīng)驗和知識直接相關(guān)，評估精度不太穩(wěn)定，時高時低，而且評估結(jié)果含有一定的主觀性 11支持向量機(jī)等屬于定量分析方法，根據(jù)光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險

2、的評估指標(biāo)， 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等建立相對應(yīng)的評估模型，評估精度比較高，在光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估中應(yīng)用最為廣泛。在實際應(yīng)用中，這些方法均 沒有考慮評估指標(biāo)選擇問題，導(dǎo)致評估指標(biāo)過多，評估結(jié)果和效率均 有待進(jìn)一步改善13。為了提升光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估精度，有效 保證光纖網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸可靠性，提出一種因子分析法的光纖通信網(wǎng) 建立光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的數(shù)學(xué)模型在光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估過程中，有兩個步驟對評估結(jié)果的影響十分關(guān)鍵，其中一個是評估指標(biāo)的選擇，另一個是光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險值的預(yù)測算法。假設(shè)選擇第i 個樣本的評估指標(biāo)為xi1，xi2，xin， 相對應(yīng)的光纖通信網(wǎng)絡(luò)值為yi，那么光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估的數(shù)學(xué)模型可以

3、描述。因子分析法選擇光纖網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估指標(biāo)原始評估指標(biāo)一個光纖通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全包括很多方面，本文主4131各個指標(biāo)對風(fēng)險評估重要水準(zhǔn)不同，且各個指標(biāo)之間互相作用，存有一定的冗余，如果將它們直接輸入到評估算法中進(jìn)行學(xué)習(xí)，計算時間會相當(dāng)長，對風(fēng)險評估結(jié)果產(chǎn)生不利影響。為了防止該問題的出現(xiàn)， 采用因子分析法選擇風(fēng)險評估指標(biāo)。光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的評估模型SVM期望風(fēng)險值作為輸出，建立一種光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估模型，本文選(SupportVectorMachine，SVMSVM種統(tǒng)計學(xué)算法，它要求樣本數(shù)量小，這符合光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估的實際情況，不僅模型復(fù)雜性不太高，而且學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)，是當(dāng)前公認(rèn)i=1，2，n

4、，n因子分析法的光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的評估原理因子分析法的光纖通然后采用因子分析選擇評估指標(biāo)，最后利用支持向量機(jī)建立光纖通信 2仿真實驗3001因子分析法的實現(xiàn)采用SPSS13227 13SVMSVM范圍不同，典型核函數(shù)的光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估精度風(fēng)險表33(FASVM)進(jìn)行光纖風(fēng)險評估的性 (SVMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FABPNN隨機(jī)選擇 100 個樣本組成訓(xùn)練樣本，建立光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估模型，其余樣本對模型性的性能進(jìn)行分析，所有模型的建模效果如表4 所示從表4可知：相對于SVM，F(xiàn)ASVM無論是光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估精度還是訓(xùn)練速度都得到顯著改善，這說明采用因子分析法對光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)

5、化，可以有效降低SVMFABFNN、FABPNN，F(xiàn)ASVM提升了光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估精度，訓(xùn)練時間要略長，這說明采用支持向量機(jī)對光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估進(jìn)行建模，可以更好的描述評估指標(biāo)與風(fēng)險值之間的變化關(guān)系，雖然訓(xùn)練速度有所下降，但是隨著計算機(jī)性能的提升，這一點時間可以忽略不計，對比結(jié)果表明本文的光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估建模思想具有一定的優(yōu)越性。結(jié)論與展望風(fēng)險評估是保證光纖通信網(wǎng)絡(luò)安全的基礎(chǔ)，已成為人們關(guān)注的焦點， 以某公司的光纖通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)作為研究對象，構(gòu)建一種基于因子分析法的光纖通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估模型，實證研究結(jié)果表明，本文模型可以獲得理想的光纖通信網(wǎng)絡(luò)評估結(jié)果，并與其它光纖通信網(wǎng)絡(luò)評估模型進(jìn)行對比，驗證了本文模型的優(yōu)越性。具體結(jié)論如下：(1)采用因子分析法對光纖通信網(wǎng)絡(luò)評估指標(biāo)進(jìn)行選擇，減少了評估指標(biāo)的數(shù)量，簡化了評估模型結(jié)構(gòu)，提升了評估效率;(2)采用支持向量機(jī)對光纖通信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險值進(jìn)行預(yù)測，可以描述評估指標(biāo)與風(fēng)險值之間的非線性關(guān)系，評估結(jié)果可以為光纖通信