改进AHP方法的网络安全威胁评估：基于近似权重计算

本文主要探讨了传统AHP（层次分析法）在网络安全威胁评估中的局限性。AHP方法依赖于人为的判断值，这可能导致在处理多因素权重时结果不一致，从而影响评估的准确性和可信度。针对这一问题，作者提出了基于近似权重计算的网络安全威胁评估方法。 论文首先阐述了传统AHP方法在评估网络威胁时面临的挑战，即其结果易受主观因素影响，这在处理涉及复杂安全因素的威胁评估时显得不足。为了改进这一点，作者构建了一个新的威胁评估模型，将威胁对资产的影响、安全属性和攻击这三个关键要素纳入考量。通过层次化的方法，这个模型能够系统地评估威胁的相对重要性，并形成一个明确的风险等级。 在实施过程中，作者特别关注了如何处理区间判断矩阵，这是AHP方法中的一个特色。他们提出了一种策略，即将区间判断矩阵转换为一般数字判断矩阵，这样可以消除人为因素带来的不确定性，使得权重计算更为客观。通过这种方法，各层元素的近似权重得以确定，进而实现对网络威胁的精确、自动量化评估，适应实时风险态势的变化。 实例验证是论文的核心部分，通过具体的网络威胁案例，作者展示了新方法的有效性和实用性。结果表明，与传统AHP相比，基于近似权重计算的方法能够提供更为一致且可信的威胁评估结果，这对于网络安全管理人员来说具有重要的实际应用价值。 总结起来，这篇文章的主要贡献在于提出了一种改进的威胁评估方法，它通过量化和标准化决策过程，减少了人为因素的影响，提高了评估的精度和可靠性，为网络安全领域的风险评估提供了更科学和精确的工具。同时，这种方法也为其他领域处理多因素评估问题提供了新的思路。