导读:本文包含了威胁评估模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:威胁评估,层次分析法,熵权法,潜在威胁
威胁评估模型论文文献综述
黄钦龙,刘忠,夏家伟[1]（2019）在《海上近岸目标威胁评估模型》一文中研究指出针对传统目标威胁评估方法对威胁目标连续运动信息应用不足的问题,提出了基于潜在威胁分析的近岸目标威胁评估模型。建立了近岸目标威胁评估指标体系,结合层次分析法和熵权法综合求出指标权重,实时利用目标参数得到目标运动趋势和潜在威胁,进而修正目标威胁度,达到海上威胁预警的目的。仿真试验表明了该方法的有效性,能够较好地兼顾主观经验和客观数据,并充分应用目标实时运动信息分析其潜在威胁,使得评估结果更加准确合理。(本文来源于《指挥控制与仿真》期刊2019年05期）
林傲,金庭,王志锐[2]（2019）在《基于DBN的预警机战场威胁评估模型研究》一文中研究指出预警机作为空中高价值目标,是敌袭扰、打击的首选对象.针对预警机战场威胁评估问题,首先根据预警机战场受威胁特点,分析了其战场威胁要素;然后借助动态贝叶斯网络(DBN),构建预警机威胁评估模型;最后根据战场想定,提取、处理要素状态,通过Netica软件推理计算,得出预警机战场受威胁等级.该结果随态势变化而变化,符合人的主观认知,所构建模型为预警机战场威胁评估提供了一种科学、有效的方法.(本文来源于《空军预警学院学报》期刊2019年05期）
方明[3]（2019）在《一种UML模型的实例化计算机网络威胁风险评估模型》一文中研究指出网络安全风险分析,是计算机网络管理领域中最具挑战的研究课题之一。网络安全风险分析过程通常是由网络安全专家完成。对于网络安全风险分析,人们可以利用很多工具,比如扫描仪和分析仪,但是对于关键风险分析过程,人们还是不可避免的需要网络安全专家的指导。现提出了一种UML网络安全威胁模型,利用该模型,可以有效降低网络风险评估人员的专业知识水平,UML模型可以有效的替代网络安全专家的安全建议。基于网络安全风险分析过程中所必须考虑的风险类,我们提出了UML类图表。UML类图表中所包含的风险类是评估安全威胁发生概率及安全威胁影响范围的基础。为了使UML模型适用于任何网络,UML类图表中所包含的类必须进行实例化,实例化的UML类组成了待分析网络的安全模型,为了对UML类进行实例化,我们需要必要的待分析网络的相关信息,这些必要的信息通常包含在一些网络文件中,或者可以通过一些自动化的网络扫描仪获取。最后,我们通过一个测试网络来对UML风险评估模型进行实践,实践结果表明,UML模型评估结果中不但包含了网络安全威胁对象,还包含了威胁对象所产生的风险值。(本文来源于《通信技术》期刊2019年05期）
陈德江,王君,张浩为[4]（2019）在《基于直觉模糊多属性决策的动态威胁评估模型》一文中研究指出针对防空作战中目标多属性及其属性值动态变化的特点,提出了一种基于直觉模糊多属性决策的动态威胁评估方法。首先,针对目标属性权重未知的情况,在综合考查决策者主观偏好和客观信息的基础上,建立了线性加权的属性权重优化模型,确定了目标属性权重;其次,针对传统威胁评估算法仅研究当前时刻属性信息的片面性,运用了泊松分布法对时间序列赋权,实现了多时刻目标信息的融合,考查了作战态势的动态变化过程;然后,采用TOPSIS的思想求解目标归一化的威胁值,从而得到来袭目标的动态威胁排序结果;最后,通过仿真实例验证了算法的灵活性和合理性,为防空作战决策者提供更加有效的辅助决策。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年04期）
韩其松,余敏建,高阳阳,宋帅,陈双艳[5]（2019）在《云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估》一文中研究指出针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年04期）
张弘弨,王德石,彭京徽[6]（2019）在《单舰反潜目标威胁评估排序模型研究》一文中研究指出针对单舰反潜威胁评估的可信度与效率等问题,文中研究了潜艇目标的威胁排序规则及威胁评估模型。根据反潜作战特点,选取描述威胁的指标并建立了威胁评估指标体系。对目标威胁进行评估的基础上,在采用模糊层次分析法(AHP),融合了对目标的可攻性判断,使模型可考虑战场环境目标武器状态等因素。仿真结果表明,文中方法可准确、快速评估水下目标威胁,可为水面舰艇编队反潜作战辅助决策提供依据。(本文来源于《水下无人系统学报》期刊2019年01期）
李国,李静雯,王静,徐俊洁,王鹏[7]（2019）在《基于威胁状态的新型机载网络安全风险评估改进模型》一文中研究指出新型飞机广泛应用各种便携式机载设备,使飞机内部各网络域互联互通性增强,但也暴露出越来越多的风险源。传统机载网络安全风险评估方法只针对通用网络孤立的风险源,已不能有效适用于高度互联和复杂的新型航空机载网络环境。为了准确评估新型航空机载网络安全风险状况,针对单次分析风险源可能无法确定风险等级的问题,提出一种通过威胁状态辅助风险源计算风险等级的改进模型。首先分析新型机载网络架构的风险源及威胁状态,采用层次分析法建立了两个指标体系,使用灰色定权聚类法计算定权聚类系数,综合两个评估结果判断风险等级。实验结果表明,评估结果与机载网络实际风险状况一致,是一种有效的针对新型航空机载网络安全的风险评估方法。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年02期）
张谊,刘明明,张强,公民[8]（2018）在《基于STRIDE威胁模型的安全级DCS信息安全风险评估》一文中研究指出随着计算机技术在核电厂安全级数字化系统(DCS)的发展与应用,信息安全威胁和信息安全事件也日益增多,提前发现系统的潜在风险,采取针对性措施显得至关重要.STRIDE威胁模型是一种风险分析和评估工具,其风险分析和评估几乎可以涵盖所有的安全问题.根据STRIDE威胁模型对安全级DCS开展风险评估,可对其资产进行识别并建立架构;按照安全级DCS组件的接口和应用过程将系统分解,对每个组件进行威胁识别并分类,根据安全级DCS的特点提出风险评估计算公式以量化各种风险;同时,针对识别的6类威胁提出相应的风险消除或减轻方法,为风险处理的优先级和处理措施提供依据.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2018年S1期）
杨璐,刘付显,张涛,朱丰[9]（2019）在《基于组合赋权TOPSIS法的舰艇编队空中目标威胁评估模型》一文中研究指出针对现有舰艇编队空中目标威胁评估的指标权重确定不合理的问题,在给定改进指标的基础上,分别运用区间层次分析法(IAHP)和熵值法得到组合权重,从而确定威胁评估的指标权重。结合舰艇编队的特点,利用改进的TOPSIS法构建了舰艇及舰艇编队空中目标威胁评估模型,该模型适用于协同作战环境下的舰艇编队对空中目标的威胁评估。最后,利用仿真案例进一步验证了该模型的有效性。(本文来源于《电光与控制》期刊2019年08期）
高阳阳,余敏建,王子博琳[10]（2018）在《基于云模型和改进熵权的空战多目标威胁等级评估》一文中研究指出为了更加准确地评估我机在空战中所遭遇目标的威胁等级,提出了基于云模型和改进熵权的威胁等级评估方法。云模型可以很好地兼顾战场态势信息的随机性和模糊性,改进的熵权可以很好地弥补传统熵权在确定属性权重上的缺陷,更加客观地反映各指标因素间的现实关系,将两者结合在一起能够更加准确地对目标进行威胁等级评估。通过引入实例,对空中所遭遇目标的各指标进行了云模型转换,并采用改进的熵权为各指标赋予了合理的权重,最终得到了威胁等级对比云图,实现了威胁评估。实例仿真表明:基于云模型和改进熵权的方法是准确的、合理的。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2018年09期）
威胁评估模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
预警机作为空中高价值目标,是敌袭扰、打击的首选对象.针对预警机战场威胁评估问题,首先根据预警机战场受威胁特点,分析了其战场威胁要素;然后借助动态贝叶斯网络(DBN),构建预警机威胁评估模型;最后根据战场想定,提取、处理要素状态,通过Netica软件推理计算,得出预警机战场受威胁等级.该结果随态势变化而变化,符合人的主观认知,所构建模型为预警机战场威胁评估提供了一种科学、有效的方法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
威胁评估模型论文参考文献
[1].黄钦龙,刘忠,夏家伟.海上近岸目标威胁评估模型[J].指挥控制与仿真.2019
[2].林傲,金庭,王志锐.基于DBN的预警机战场威胁评估模型研究[J].空军预警学院学报.2019
[3].方明.一种UML模型的实例化计算机网络威胁风险评估模型[J].通信技术.2019
[4].陈德江,王君,张浩为.基于直觉模糊多属性决策的动态威胁评估模型[J].计算机科学.2019
[5].韩其松,余敏建,高阳阳,宋帅,陈双艳.云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估[J].火力与指挥控制.2019
[6].张弘弨,王德石,彭京徽.单舰反潜目标威胁评估排序模型研究[J].水下无人系统学报.2019
[7].李国,李静雯,王静,徐俊洁,王鹏.基于威胁状态的新型机载网络安全风险评估改进模型[J].现代电子技术.2019
[8].张谊,刘明明,张强,公民.基于STRIDE威胁模型的安全级DCS信息安全风险评估[J].上海交通大学学报.2018
[9].杨璐,刘付显,张涛,朱丰.基于组合赋权TOPSIS法的舰艇编队空中目标威胁评估模型[J].电光与控制.2019
[10].高阳阳,余敏建,王子博琳.基于云模型和改进熵权的空战多目标威胁等级评估[J].火力与指挥控制.2018