浅论人工智能在信息安全风险评估中的应用

邢伟 黄河 肖汉涛

摘要：本文重点分析的是人工智能在信息安全风险评估中的应用，结合这几种常用的人工智能方法加以分析，明确其优劣，提出改进人工智能的具体评估手段，明确在这些方法具体实施的时候涉及到的相应理论依据。

关键词：人工智能;信息安全;风险评估

信息安全能够保证信息避免受到多种威胁，从而确保业务更加连贯，将相应的业务风险控制到最低，实现最大化的投资回报和商业机遇。所谓的信息安全风险就是指的人为或者是自然的威胁，导致信息系统和相应的管理体系受到了严重的影响。针对于这种情况，需要采取人工智能手段对安全风险加以评估，由此才能保证合理的规避相应的隐患，促使信息更加的安全可靠【1】。

一、人工智能风险评估模型中所运用到的方法

（一）层次分析法

这种方法可以针对于风险问题作出合理的分析，随着评价者做出的主观判断，将相关的因素变量等加以确定，由于这种方法存在着多种因素的影响，所以此类手段也被称为多因素决策方法。

（二）模糊综合评判法

这种方法属于一种智能的手段，在信息安全风险评估模型之中，合理的运用该手段，主要是根据专家们的专业评估，对信息系统的评价结果加以分析，适当的运用模糊逻辑和熵理论获取信息系统的风险等级，由此采取合理的安全防范举措，保证信息系统更加的安全。

（三）贝叶斯网络

这种手段主要是通过多个节点以及连接这些节点的编码分析出概率的依赖关系，这属于一种概率图模型。这样的方法更适合运用这大量主观因素以及不确定信息的风险评估问题之中，因此其存在着较为明显的限制性，在对信息安全进行风险评估的时候，运用此类方法的实际案例并不多。

（四）遗传算法

这种算法主要是借助于模拟自然进化的方式，将最优的解决方案加以搜索的算法。其具备了较为强大的全局搜索功能，具有收敛速度快、弥补多种缺陷的优势，同时也很容易陷入局部最优解，这就是较为明显的弊端【2】。在具体的风险评估中，可以适当的借助于神经网络以及遗传算法落实相关的行动，由此获取相应的结果。

二、人工智能在信息安全风险评估中的应用

较为传统的手段体现出较强理论基础的需求，为了更好的迎合当代社会的稳定发展趋势，需要积极的运用智能算法。多种智能算法已经被广泛的运用至信息安全风险评估中，其主要的目的是解决一些不确定性的问题。

（一）层次分析法以及模糊综合评判

所谓的层次分析法，就是针对于各个原始指标进行主观上的合理排序，借助于矩阵运算给每一个原始变量确定权数。结合层次分析法落实风险评估，能够看出其所依靠的定性成分比较多，不具备足够的说服力，因此其更适用于指标数有限的情况之下，如果指标数较多，涉及到的数据统计量比较大，则相应的权重无法进行适當的确定。在运用这种方法的时候，还会出现一些特殊的问题。模糊综合评判法属于更为专业的评估手段，其主要是建立在信息系统之上的专家评价方法，借助于风险分类组合实现科学的判断，强化对于信息系统安全风险的相关性合理分析。在相对于复杂的系统之中，需要考虑到的多种因素具备着层次性，应该借助于分层逐级评判的手段，合理的判断相应的指标。

（二）信度函数之上的证据理论方法

上次提及到的方法更适合运用到原始指标的排序中，存在着极强的主观性，无法让人完全的信服。证据推理方法主要是借助于信任函数而不是概率作为基本的度量，相比于概率论来说，可以不对概率进行检验，借助于较为系统的理论知识，使得获取的结果存在着随机性。也可依靠着相关的证据不断的积累，实现假设集的不断缩小【3】。

（三）智能方法风险评估的适用性

将人工智能的方法运用至风险评估之中，还应该结合着相应的指标，做出具体的判断，根据不同风险等级下的影响值建立起相应的概率矩阵，通过仿真技术获取相对于可靠的信息安全风险等级。对于信息系统而言，风险就是伴随着时间而发生明显的变化，到时候提及到的多种方法只能在系统特定的时刻使用，难以在综合情况下保证对风险加以规避。逐步的改进相应的网络体系，使得训练和学习的功能得以实现，其具体的应用价值还有待进一步的研究。

结语

通过积极的总结人工智能算法，明确了其在信息安全风险评估中的应用价值，通过将智能算法进行了系统的介绍，证实了不同算法在不同情况下的应用指标。经过多层次的分析，将人工智能方法对比于传统风险评估方式存在的优势显现出来，可以判断的是人工智能算法对风险评估的作用更加明显，其能够彰显出更为合理的评估价值，具有重要的应用意义。希望通过此文的概述，对相关的工作者提供有效参考，也让人工智能在信息安全风险评估中的地位进一步显现出来。

参考文献

[1]董雪.人工智能在信息安全风险评估中的应用研究[J].信息系统工程，2019（03）：78.

[2]肖敏，刘保占，何晓晨.人工智能在信息安全风险评估中的应用[J].资源节约与环保，2016（02）：148.

[3]刘换，赵刚.人工智能在信息安全风险评估中的应用[J].北京信息科技大学学报（自然科学版），2012，27（04）：59-63.