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基于模糊神经Petri网的物联网系统(移动智能终端)分析方法

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物联网系统因其具有感知自动化、广泛的物物相连、深入智能化分析处理等特点而广泛应用,其多源异构性和复杂性给传统的风险分析带来了极大的挑战.本文针对物联网中具有并发、离散、动态特点的移动智能终端应用系统,按照物联网系统的安全需求和总体框架与技术要求,分析并确定了影响移动智能终端的脆弱性和威胁指标.由于传统BP神经网络无法拟合动态系统风险的变化,而模糊Petri网无自学习能力,在不同的场景中需重新建模,故在传统的模糊Petri网中,引入BP神经网络,使得风险分析模型既具有模糊Petri网的异步、并发、离散的动态系统的建模能力和强大的知识规则推导能力,又具有神经网络的自学习能力.通过对比实验,发现模糊神经Petri网的分析结果相比一般BP神经网络分析结果,标准误差降低了0.12,说明该方法通过学习各领域专家的专家知识,使得风险分析更为准确,降低了风险分析的专家成本,提高了风险分析的准确性.同时,为指导企事业单位进行动态风险管理提供了可信赖的科学依据.

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来源
《第十届信息安全漏洞分析与风险评估大会》|2017年|405-420|共16页
会议地点香港
作者
WANG Peng; 王碰; ZHAO Gang; 赵刚; SUN Ruoying; 孙若莹;
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作者单位

香港中医学会、教育研究基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.08;
关键词
物联网; 移动智能终端; 安全风险; 模糊Petri网; BP神经网络;

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