Abstract-För att ta itu med problemen med brist på utbildning data och svårt att hitta optimalt värde i informationssäkerhet riskbedömning, detta dokument tillämpa en ny information mäter metod och fuzzy kluster i informationssäkerhet riskbedömning. Den nya metoden kvantifierar riskfaktorerna för alla data och beroendegraden av säkerhet med den ömsesidiga informationsutformningen. Sök sedan optimala punkter i varje grad av risk som ursprungliga centrumpunkter av Kmeas kluster algoritm, och använda K-means kluster algoritm för dataklassificering. Denna metod har mindre beräkning, och den kan övervinna K-means brist på känsliga för initialt värde och problem med icke-linjär och komplexitet informationssäkerhet riskbedömning. Experimentella resultat visar hur effektiv vår metod är.
G. H. Gao, X. Y. Li, B. J. Zhang och W. X. Xiao REF gjorde en säkerhetsriskbedömning baserad på informationsmått och fuzzy klustring, tillämpade en ny mätmetod och fuzzy klustring i säkerhetsriskbedömning, den nya metoden kvantifierade riskfaktorer för alla data och beroendegraden av säkerhet med den ömsesidiga informationsdatorn; den kunde övervinna K-medelvärdenas brist på känslighet för initialt värde.
Information Security Risk Assessment Based on Information Measure and Fuzzy Clustering
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}