基于决策树的智能信息安全风险评估方法

摘要：

　　为了解决信息安全风险评估方法主观性大、建模时间长、分类正确率低的问题，提出了基于决策树的智能信息安全风险评估方法。该方法利用定量和定性相结合的综合评估方法中的层次分析法对信息安全风险评估因素进行层次分解，利用机器学习中的决策树分类算法进行分类。实验结果表明：在处理离散型数据分类时，决策树分类算法相对于支持向量机等其它分类算法来说，对数据类别分布无要求，分类效果好且速度快。

关键词： 信息安全 风险评估 决策树 智能算法 分类效果

作者: 张利 姚轶崭 彭建芬 陈洪波 杜宇鸽

作者单位: 中国信息安全测评中心,北京 100085 北京启明星辰信息安全技术有限公司,北京 100193

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届信息安全漏洞分析与风险评估大会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 315-322

在线出版日期: 2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）