生物免疫学视角：DT-RA信息安全风险评估模型

"这篇论文是2011年发表在《清华大学学报(自然科学版)》上，由李晓蓉、庄毅仁和许斌共同撰写。研究关注信息安全风险评估领域，提出了一种名为DT-RA（Danger Theory-based Risk Assessment）的新模型，该模型借鉴了生物免疫学中的危险理论，旨在解决传统风险评估系统的主观性过强和静态评估的局限。DT-RA模型利用危险信号触发机制，适应动态变化的信息系统和网络环境。论文还介绍了一种基于DT-RA模型的安全事件发生可能性的风险计算方法，并依据国家标准计算整个信息系统的总体风险值。通过仿真实验，验证了该模型在不同威胁级别的攻击下，信息系统风险值能反映攻击强度，同时考虑了免疫措施的实施情况和被攻击资产数量等因素。实验结果显示，DT-RA模型能够有效地实时、定量且客观地评估信息安全风险，减少对专家经验的依赖，具有实际应用价值。" 本文提出的DT-RA模型是基于生物免疫学的危险理论构建的，这一理论在信息安全风险评估中引入了新的视角。传统的风险评估方法往往过于依赖评估者的主观判断，而DT-RA模型通过危险信号触发机制，使得风险评估更具动态性和适应性。这种模型可以更准确地反映出信息系统在不断变化的网络环境中的风险状况。 在计算安全事件发生可能性风险时，DT-RA模型提供了一套方法，它考虑了多种因素，如威胁级别、资产的脆弱性以及可能的损害程度。这有助于更全面地理解风险的来源和潜在影响。此外，论文还依据国家相关标准，计算出整个信息系统的整体风险值，使得评估结果更加规范化。 通过仿真实验，DT-RA模型表现出了其有效性。实验模拟了不同规模的资产在不同时间点受到不同威胁级别的攻击，结果显示，信息系统的风险值能够直观地反映出攻击的强度。同时，模型分析了实施免疫措施的效果以及被攻击资产的数量如何影响风险值，进一步证实了DT-RA模型在实时监测和量化风险方面的优越性。 DT-RA模型是一种创新的信息安全风险评估工具，它降低了人为因素的影响，提高了评估的客观性和准确性，对于提升信息系统安全保障能力具有重要的理论与实践意义。