Abstract-The teoris and methods of security risk assessment for e-government information systems har blivit en av studiens fokus inom området. Eftersom den traditionella metoden för riskbedömning av säkerhetsrisker är mer subjektiv när det gäller att fastställa vikter, är bedömningsresultaten ofta oförenliga med verkligheten. För att lösa problemet presenterar detta dokument en riskbedömningsmetod som kombinerar våget neurala nätverk (WNN) och entropy-grå korrelation, skapar en WNN-modell och beskriver ett simuleringsförsök av Matlab 7. Dessutom görs jämförelser i form av konvergerande hastighet, träningsprecision och prognoseffekt mellan WNN och andra traditionella skattningsmetoder som BP-NN (Back Propagation Neural Network), FCM (Fuzzy Clustering Method) och SPR (Statistical Mönster Recognition). Experimentresultaten visar att subjektivitet i den tidigare forskningen effektivt undviks med den föreslagna metoden och utvärderingsresultaten är mer vetenskapliga och giltiga. Fallstudie visar att metoden lätt kan tillämpas på säkerhetsriskbedömningen av e-förvaltnings informationssystem för att uppnå objektiva resultat.
M. S. Liu, W. Z. Liao och S. J. Sun Ref föreslog en riskbedömningsmetod som kombinerar våget neurala nätverk (WNN) och entropy-grå korrelation, skapar en WNN-modell.
Research on Applying the Theory of Wavelet Neural Network and Entropy-Grey Association to the Security Risk Assessment for E-Government Information System
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}