从最开始接触风险评估理论到现在，已经有将近5个年头了，从最开始的膜拜捧为必杀技，然后是有一阵子怀疑甚至预弃之不用，到现在重拾之，尊之为做好安全的必备法宝，这么一段起起伏伏的心理历程。对风险的方法在一步步的加深，本文从风险评估工作最突出的问题：如何得到一致的、可比较的、可重复的风险评估结果，来加以分析讨论。 1. 风险评估的现状 风险理论也逐渐被广大信息安全专业人士所熟知，以风险驱动的方法去管理信息安全已经被大部分人所共知和接受，这几年国内等级保护的如火如荼的开展，风险评估工作是水涨船高，加之国内信息安全咨询和服务厂商和机构不遗余力的推动，风险评估实践也在不断的深入。当前的风险评估的方法主要参照两个标准，一个是国际标准《ISO13335信息安全风险管理指南》和国内标准《GB/T 20984-2007信息安全风险评估规范》，其本质上就是以信息资产为对象的定性的风险评估。基本方法是识别并评价组织/企业内部所要关注的信息系统、数据、人员、服务等保护对象，在参照当前流行的国际国内标准如ISO2700 2,COBIT，信息系统等级保护，识别出这些保护对象面临的威胁以及自身所存在的能被威胁利用的弱点，最后从可能性和影响程度这两个方面来评价信息资产的风险，综合后得到企业所面临的信息安全风险。这是大多数组织在做风险评估时使用的方法。当然也有少数的组织/企业开始在资产风险评估的基础上，在实践中摸索和开发出类似与流程风险评估等方法，补充完善了资产风险评估。 2. 风险评估的突出问题 信息安全领域的风险评估甚至风险管理的方法是借鉴了银行业成熟的风险管理方法，银行业业务风险管理的方法已经发展到相当成熟的地步，并且银行业也有非常丰富的基础数据支撑着风险分析方法的运用。但是，风险评估作为信息安全领域的新生事物，或者说舶来之物，尽管信息安全本身在国内开展也不过是10来年，风险评估作为先进思想也存在着类似“马列主义要与中国的实际国情结合走中国特色社会主义道路”的问题。风险评估的定量评估方法缺少必要的土壤，没有基础的、统计数据做支撑，定量风险评估寸步难移;而定性的风险评估其方法的本质是定性，所谓定性，则意味着估计、大概，不准确，其本质的缺陷给实践带来无穷的问题，重要问题之一就是投资回报问题，由于不能从财务的角度去评价一个/组风险所带来的可能损失，因此，也就没有办法得到投资回报率，尽管这是个问题，但是实践当中，一般大的企业都会有个基本的年度预算，IT/安全占企业年度预算的百分之多少，然后就是反正就这么些钱，按照风险从高到低或者再结合其他比如企业现有管理和技术水平，项目实施的难易度等情况综合考虑得到风险处理优先级，从高到低依次排序，钱到哪花完，风险处理今年就处理到哪。这方法到也比较具有实际价值，操作起来也容易，预算多的企业也不怕钱花不完，预算少的企业也有其对付办法，你领导就给这么些钱，哪些不能处理的风险反正我已经告诉你啦，要是万一出了事情你也怪不得我，没有出事情，等明年有钱了再接着处理。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910372132.X (22)申请日 2019.05.06 (71)申请人 安徽工业大学 地址 243002 安徽省马鞍山市湖东路59号 (72)发明人 董治麟 郑近德 潘海洋 童靳于 刘庆运 张义方 (74)专利代理机构 合肥顺超知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 34120 代理人 周发军 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2006.01) G06K 9/00(2006.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于精细时移多尺度排列熵与萤火虫 算法优化支持向量机的故障诊断方法 (57)摘要 本发明公开了故障诊断技术领域的一种基 于精细时移多尺度排列熵与支持向量机的故障 诊断方法，本发明的步骤为：采集待诊断物体的 原始故障振动信号；提取原始故障振动信号的精 细时移多尺度排列熵值；将故障样本分为多个训 练样本和测试样本；采用多个训练样本对基于萤 火虫优化的支持向量机多故障分类器进行训练； 采用已训练完成的多故障分类器(萤火虫算法优 化的支持向量机)对测试样本进行分类；根据分 类结果识别故障物体的工作状态和故障类型。本 发明提出的故障诊断方法在特征提取的过程中 有较高的创新性，在故障识别过程中具有较高的 识别度。权利要求书3页 说明书7页 附图4页CN 110084316 A 2019.08.02 C N 110084316 A
1.一种基于精细时移多尺度排列熵与萤火虫算法优化的支持向量机的故障诊断方法，其特征在于：包括步骤： 步骤1-1：采集待诊断物体的原始故障振动信号； 步骤1-2：提取原始故障振动信号的精细时移多尺度排列熵值； 步骤1-3：将故障特征样本分为多个训练样本和测试样本； 步骤1-4：采用多个训练样本对基于萤火虫算法优化的支持向量机的多故障特征分类器进行训练； 步骤1-5：采用已训练完成的多故障特征分类器对测试样本进行分类； 步骤1-6：根据分类结果识别物体的工作状态和故障类型。 2.根据权利要求1所述的一种基于精细时移多尺度排列熵与萤火虫算法优化的支持向量机的故障诊断方法，其特征在于：步骤1-2中所测取原始故障信息的精细时移多尺度排列熵值的过程包括： 步骤2-1：对获取的原始故障振动信号进行时移粗粒化； 步骤2-2：计算同一尺度因子τ下生成的τ个符号序列的概率； 步骤2-3：对同一尺度下的所有符号概率求平均，通过信息熵的定义得到原始故障振动信号的精细时移多尺度排列熵值； 步骤2-4:对所有的尺度因子重复步骤2-2到2-3的操作，得到振动信号在所有尺度因子下的精细时移多尺度排列熵值。 3.根据权利要求1所述的一种基于精细时移多尺度排列熵与萤火虫算法优化的支持向量机的故障诊断方法，其特征在于：步骤1-5中所述萤火虫算法优化的支持向量机用于对故障特征样本中各样本的工作状态和故障类型进行分类，并分别根据已经训练完成的多故障特征分类器中的每单一萤火虫算法优化的支持向量机的输出O(y)是否是+1进行判断；具体判断步骤包括： 步骤3-1：若输出是O(y)＝+1，则停止输入到下一个支持向量机，输出该测试样本集的分类； 步骤3-2：若输出是O(y)＝-1，则将该测试样本输入到下一个支持向量机，直到输出结果为+1时，输出测试样本的分类。 4.根据权利要求2所述的一种基于精细时移多尺度排列熵与萤火虫算法优化的支持向量机的故障诊断方法，其特征在于：步骤2-1中所述时移粗粒化过程包括: 步骤4-1：对于给定的尺度因子τ和时间序列X＝{x 1,x 2,...x N }，经过时移的处理，可以 得到新的时间序列： 其中，k(1≤k≤τ)和β(β＝τ)是正整数，分别表示时间序列的起点和间隔点数，i表示时间序列y的第i个点；Δ(k，β)＝(N - β)/k，是四舍五入的整数并表示上边界个数；步骤4-2：尺度因子为τ，对得到的y k ,β 中的每个序列依次进行粗粒化， 其表达式为如下：其中，j表示时间序列Z的第j个点。 权 利 要 求 书1/3页2CN 110084316 A
收稿日期!"##$%&"%&’基金项目!国家自然科学基金重点资助项目()*+’$##&,作者简介!徐章艳-男-&*."年生-博士研究生-讲师-研究方向为模糊集-粗糙集-数据挖掘/杨炳儒-男-&*0’年生-教授-博士生导师-研究方向为人工智能-数据挖掘/郭燕萍-女-&*+"年生-硕士研究生-研究方向为粗糙集-数据挖掘/宋威-男-&*+#年生-博士研究生-研究方向为粗糙集-数据挖掘1 基于信息熵的快速求核算法 徐章艳&-"-杨炳儒"-郭燕萍&-宋威" &(广西师范大学 计算机系-广西桂林$0&##0,"( 北京科技大学 信息工程学院-北京&###+’, 2%3456!789:67.";84<==1>=31>? 摘 要!基于信息熵的求核算法的最好时间复杂度为@(A B A " A C A 6=D A C A ,1为降低算法的时间复杂度-本文首先给出了基于信息熵的简化差别矩阵及相应核的定义-并证明了该核与基于信息熵的属性约简的核是等价的1然后以基数排序的思想设计了一个新的求C E B 的算法-其时间复杂度为@(A B A A C A ,1在此基础上-设计了一个新求核算法-其时间复杂度被降为347F @(A B A A C E B A " ,-@(A B A A C A ,G 1最后用一个实例说明了新求核算法的高效性1关键词!H =I D
信息安全风险评估方 案
第一章网络安全现状与问题 1.1目前安全解决方案的盲目性 现在有很多公司提供各种各样的网络安全解决方案，包括加密、身份认证、防病毒、防黑客等各个方面，每种解决方案都强调所论述方面面临威胁的严重性，自己在此方面的卓越性，但对于用户来说这些方面是否真正是自己的薄弱之处，会造成多大的损失，如何评估，投入多大可以满足要求，对应这些问题应该采取什麽措施，这些用户真正关心的问题却很少有人提及。 1.2网络安全规划上的滞后 网络在面对目前越来越复杂的非法入侵、内部犯罪、恶意代码、病毒威胁等行为时，往往是头痛医头、脚痛医脚，面对层出不穷的安全问题，疲于奔命，再加上各种各样的安全产品与安全服务，使用户摸不着头脑，没有清晰的思路，其原因是由于没有一套完整的安全体系，不能从整体上有所把握。 在目前网络业务系统向交易手段模块化、经纪业务平台化与总部集中监控的趋势下，安全规划显然未跟上网络管理方式发展的趋势。 第二章网络动态安全防范体系 用户目前接受的安全策略建议普遍存在着“以偏盖全”的现象，它们过分强调了某个方面的重要性，而忽略了安全构件（产品）之间的关系。因此在客户化的、可操作的安全策略基础上，需要构建一个具有全局观的、多层次的、组件化的安全防御体系。它应涉及网络边界、网络基础、核心业务和桌面等多个层面，涵盖路由器、交换机、防火墙、接入服务器、数据库、操作系统、DNS、WWW、MAIL及其它应用系统。 静态的安全产品不可能解决动态的安全问题，应该使之客户化、可定义、可管理。无论静态或动态（可管理）安全产品，简单的叠加并不是有效的防御措施，应该要求安全产品构件之间能够相互联动，以便实现安全资源的集中管理、统一审计、信息共享。 目前黑客攻击的方式具有高技巧性、分散性、随机性和局部持续性的特点，因此即使是多层面的安全防御体系，如果是静态的，也无法抵御来自外部
信息熵理论 在通信系统中，信息从发送到接收的传输过程是一个有干扰的信息复制过程。 对每一个具体的应用而言，传输的信息是确定的，有明确的应用目的。 对一个通信系统而言主，不同的用户要传送的具体的信息内容是不同的，则如何从这些繁杂的具体信息中提炼出它们的共同特征，并可进行量化估计是shannon 信息论研究的基础。 所谓量化估计就是用提炼的共同特征估计与某些具体内容所对应的需要传输的信息量大小。 信息量定义的另一个重要特征是它能保证信息量值的大小与具体的信息内容无关。 1.定义信息熵： 设X 是一个离散的随机变量，其定义空间为一个字符集E 。 ()()E x x X P x p ∈==,，表示相应的概率分布函数，则 ()()()()x p x p X H x log ∑-=称为离散随机变量的熵。 有时记()()()()(){}X p E x p x p p H p x log log -=-=∑ {}p E 表示以概率分布()x p 对某随机变量或随机函数求概率平均。 2.定义联合熵： 设X ﹑Y 是丙个离散的随机变量，（X,Y ）的联合概率分布函数为()()y Y x X P y x p ===,,，则 ()()()y x p y x P Y X H x y ,log ,,∑∑-= 称为离散随机变量X 与Y 的联合熵。 有时记为： ()()()(){}Y X p E y x p y x p Y X H p x y ,log ,log ,,-=-=∑∑ 3.定义条件熵： 如果()(),,~,y x p Y X 则条件熵()X Y H /定义为 ()()() ∑=-=x x X Y H x p X Y H // ()()()∑∑- =x y x y p x y p x p /log / ()()∑∑-=x y x y p y x p /log , (){}X Y p E /log -= 条件熵等于零的条件为()1==Y X p 事实上，对任意的y x ,都有()()0/log /=x y p x y p ，从而得()()1/0/==x y p x y p 或，又因为X 与Y 是取值空间完全相同的随机变量，所以有()1/=X Y p
实验一信息熵与图像熵计算（2 学时） 一、实验目的 1.复习MATLAB的基本命令，熟悉MATLAB下的基本函数； 2.复习信息熵基本定义,能够自学图像熵定义和基本概念。 二、实验内容 1.能够写出MATLAB源代码，求信源的信息熵； 2.根据图像熵基本知识，综合设计出MATLAB程序，求出给定图像的图像熵。 三、实验仪器、设备 1.计算机－系统最低配置256M内存、P4 CPU； 2.MATLAB编程软件。 四实验流程图 五实验数据及结果分析
四、实验原理 1.MATLAB中数据类型、矩阵运算、图像文件输入与输出知识复习。 2.利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。不能作为整个信源的信息测度，因此定义自信息量的数学期望为信源的平均自信息量： 1( ) 1 ( ) [log ] ( ) log ( ) i n i i p a i H E p a p a X 信息熵的意义：信源的信息熵H是从整个信源的统计特性来考虑的。它是从平均意
义上来表征信源的总体特性的。对于某特定的信源，其信息熵只有一个。不同的信源因统计特性不同，其熵也不同。 3.学习图像熵基本概念，能够求出图像一维熵和二维熵。 图像熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中平均信息量的多少。图像的一维熵表示图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量，令Pi表示图像中灰度值为i的像素所占的比例，则定义灰度图像的一元灰度熵为： 2550 log i i i p p H 图像的一维熵可以表示图像灰度分布的聚集特征，却不能反映图像灰度分布的空间特征，为了表征这种空间特征，可以在一维熵的基础上引入能够反映灰度分布空间特征的特征量来组成图像的二维熵。选择图像的邻域灰度均值作为灰度2
分类号： O236单位代码：106 密级：一般学号： 本科毕业论文（设计） 题目：信息熵在球员选拔中的应用专业： 姓名： 指导教师： 职称： 答辩日期：
信息熵在球员选拔中的应用 摘要:.本课题通过研究信息熵的定义和性质,运用p c -分析法,通过统计一场球赛中各个球员的各项技术指标并该场球赛中各个队员的信息熵,自信息等值,得到球员选拔过程中对球员的评判方法.并以此法选出优秀的球员,根据信息熵的性质指出每个球员的不足之处,为今后的训练指明了方向. 关键字:信息熵;P-C分析法;球员选拔 Information entropy application in selecting players Abstract: Shannon information entropy presented expressions in 1948, which pioneered information theory. Now more and more international competitions, how to select best players on behalf of the state competition become critical .This issue through the definition and nature of information entropy, use of p c -law to come the assessment of each player, and select a good player, and point out the inadequacties of each player based on information entropy, that should be strengthened in future training exercises. Key Words: Information Entropy; P-C Analysis; Selecting Players
一些信息熵的含义 (1) 信息熵的定义：假设X是一个离散随即变量，即它的取值范围R={x1，x2...}是有限可数的。设p i=P{X=x i}，X的熵定义为： (a) 若(a)式中，对数的底为2，则熵表示为H2(x)，此时以2为基底的熵单位是bits，即位。若某一项p i=0，则定义该项的p i logp i-1为0。 (2) 设R={0,1}，并定义P{X=0}=p，P{X=1}=1-p。则此时的H(X)=-plogp-(1-p)log(1-p)。该H(x)非常重要，称为熵函数。熵函数的的曲线如下图表示： 再者，定义对于任意的x∈R，I(x)=-logP{X =x}。则H(X)就是I(x)的平均值。此时的I(x)可视为x所提供的信息量。I(x)的曲线如下： (3) H(X)的最大值。若X在定义域R={x1,x2,...x r}，则0<=H(X)<=logr。 (4) 条件熵：定义
推导：H(X|Y=y)= ∑p(x|y)log{1/p(x,y)} H(X|Y)=∑p(y)H(X|Y=y)= ∑p(y)*∑p(x|y)log{1/p(x/y)} H(X|Y)表示得到Y后，X的平均信息量，即平均不确定度。 (5) Fano不等式：设X和Y都是离散随机变量，都取值于集合{x1,x2,...x r}。则 H(X|Y)<=H(Pe)+Pe*log(r-1) 其中Pe=P{X≠Y}。Fano表示在已经知道Y后，仍然需要通过检测X才能获得的信息量。检测X的一个方法是先确定X=Y。若X=Y，就知道X；若X≠Y，那么还有r-1个可能。 (6) 互信息量：I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)。I(X;Y)可以理解成知道了Y后对于减少X的不确定性的贡献。 I(X;Y)的公式： I(X;Y)=∑(x,y)p(x,y)log{p(y|x)/p(y)} (7)联合熵定义为两个元素同时发生的不确定度。 联合熵H(X,Y)= ∑(x,y)p(x,y)logp(x,y)=H(X)+H(Y|X) (8)信道中互信息的含义 互信息的定义得： I(X,Y)=H(X)-H(X|Y)= I(Y,X)=H(Y)-H(Y|X) 若信道输入为H(X)，输出为H(Y)，则条件熵H(X|Y)可以看成由于信道上存在干扰和噪声而损失掉的平均信息量。条件熵H(X|Y)又可以看成由于信道上的干扰和噪声的缘故，接收端获得Y后还剩余的对符号X的平均不确定度，故称为疑义度。 条件熵H(Y|X)可以看作唯一地确定信道噪声所需要的平均信息量，故称为噪声熵或者散布度。 (9)I(X,Y)的重要结论
信息熵理论的应用研究 [摘要] 广告活动是信息的活动，信息熵是信息活动的度量标准。本文利用信息熵理论对广告活动中的信息处理、广告传播、广告效果测定和广告受众进行了论证，指出了广告信息活动的规律。 [关键词] 信息熵；负熵；广告活动；广告受众 广告是一种非人际的信息传播，是信息交流的工具。广告系统实质上是信息系统，它具备了信息传播的五要素：谁——通过什么媒介——对谁——说了什么——取得了什么效果。广告的信息传播包括：广告发布者(包括广告主、广告制作者和传播者，即信息源)、广告信息内容、广告媒介、广告受众、广告效果等要素。信息熵理论是描述信息系统发展的基本理论，利用信息熵从信息的角度分析广告行为、预判广告活动的发展趋势，是研究广告活动的一种新方法。 一、熵、信息熵与广告活动的理论分析 熵是一个重要的物理概念，热力学中的熵通常被用于表征一个物理系统的无序程度。随着科学综合化的发展，熵又远远超出物理学范围。1948年，香农(shannon)第一次将熵这一概念引入到信息论中，从此，熵这一概念被广泛用于信息的度量，在自然科学和社会科学众多领域中得到广泛应用，并成为一些新学科的理论基础，由狭义熵发展为广义熵。正如爱因斯坦的评价那样：“熵理论对于整个科学来说是第一法则”。熵表示的是系统固有的、规律性的本质。在没有外界作用下，一个系统的熵越增，不可用能就越大，动力越小；换言之，一个系统的熵不相同时，对于相等的进程，它们的利用价值可以大不相同。一个孤立系统的熵永不减少，这叫做熵增原理。根据这一原理，以熵变为判据，不仅可以判断过程进行的方向，而且还能给出孤立系统达到平衡的条件。熵增原理揭示了一切自发过程都是不可逆的这一共同本质。为了打破平衡，必须与外部系统交换熵，从外部系统得到的熵称为负熵，目的是使本系统的熵值减少，更具有活力。
第一章网络安全现状与问题 目前安全解决方案的盲目性 现在有很多公司提供各种各样的网络安全解决方案，包括加密、身份认证、防病毒、防黑客等各个方面，每种解决方案都强调所论述方面面临威胁的严重性，自己在此方面的卓越性，但对于用户来说这些方面是否真正是自己的薄弱之处，会造成多大的损失，如何评估，投入多大可以满足要求，对应这些问题应该采取什麽措施，这些用户真正关心的问题却很少有人提及。 网络安全规划上的滞后 网络在面对目前越来越复杂的非法入侵、内部犯罪、恶意代码、病毒威胁等行为时，往往是头痛医头、脚痛医脚，面对层出不穷的安全问题，疲于奔命，再加上各种各样的安全产品与安全服务，使用户摸不着头脑，没有清晰的思路，其原因是由于没有一套完整的安全体系，不能从整体上有所把握。 在目前网络业务系统向交易手段模块化、经纪业务平台化与总部集中监控的趋势下，安全规划显然未跟上网络管理方式发展的趋势。 第二章网络动态安全防范体系 用户目前接受的安全策略建议普遍存在着“以偏盖全”的现象，它们过分强调了某个方面的重要性，而忽略了安全构件（产品）之间的关系。因此在客户化的、可操作的安全策略基础上，需要构建一个具有全局观的、多层次的、组件化的安全防御体系。它应涉及网络边界、网络基础、核心业务和桌面等多个层面，涵盖路由器、交换机、防火墙、接入服务器、数据库、操作系统、DNS、WWW、MAIL及其它应用系统。 静态的安全产品不可能解决动态的安全问题，应该使之客户化、可定义、可管理。无论静态或动态（可管理）安全产品，简单的叠加并不是有效的防御措施，应该要求安全产品构件之间能够相互联动，以便实现安全资源的集中管理、统一审计、信息共享。 目前黑客攻击的方式具有高技巧性、分散性、随机性和局部持续性的特点，因此即使是多层面的安全防御体系，如果是静态的，也无法抵御来自外部和内部的攻击，只有将众多的攻击手法进行搜集、归类、分析、消化、综合，将其体系化，才有可能使防御系统与之相匹配、相耦合，以自动适应攻击的变化，从而
信息熵在图像处理中的应用 摘要：为了寻找快速有效的图像处理方法，信息理论越来越多地渗透到图像处理技术中。文章介绍了信息熵在图像处理中的应用，总 结了一些基于熵的图像处理特别是图像分割技术的方法，及其在这一领域内的应用现状和前景 同时介绍了熵在织物疵点检测中的应用。 Application of Information Entropy on Image Analysis Abstract ：In order to find fast and efficient methods of image analysis ，information theory is used more and more in image analysis ．The paper introduces the application of information entropy on the image analysis ，and summarizes some methods of image analysis based on information entropy ，especially the image segmentation method ．At the same time ，the methods and application of fabric defect inspection based on information entropy ale introduced ． 信息论是人们在长期通信实践活动中，由通信技术与概率论、随机过程、数理统计等学科相结合而逐步发展起来的一门新兴交叉学科。而熵是信息论中事件出现概率的不确定性的量度，能有效反映事件包含的信息。随着科学技术，特别是信息技术的迅猛发展，信息理论在通信领域中发挥了越来越重要的作用，由于信息理论解决问题的思路和方法独特、新颖和有效，信息论已渗透到其他科学领域。随着计算机技术和数学理论的不断发展，人工智能、神经网络、遗传算法、模糊理论的不断完善，信息理论的应用越来越广泛。在图像处理研究中，信息熵也越来越受到关注。 1 信息熵 1948年，美国科学家香农(C ．E ．Shannon)发表了一篇著名的论文《通信的数学理论》 。他从研究通信系统传输的实质出发，对信息做了科学的定义，并进行了定性和定量的描述。 他指出，信息是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。其通信系统的模型如下所示： 图1 信息的传播 信息的基本作用就是消除人们对事物的不确定性。信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。假定X 是随机变量χ的集合，p （x ）表示其概率密度，计算此随机变量的信息熵H （x ）的公式是 P （x ，y ）表示一对随机变量的联合密度函数，他们的联合熵H （x ，y ）可以表示为 信息熵描述的是信源的不确定性，是信源中所有目标的平均信息量。信息量是信息论的中心概念，将熵作为一个随机事件的不确定性或信息量的量度，它奠定了现代信息论的科学理论基础，大大地促进了信息论的发展。设信源X 发符号a i ，的概率为Pi ，其中i=1，2，…，r ，P i >O ，要∑=r i Pi 1=1，则信息熵的代数定义形式为：
中文信息处理报告 课题名称搜索引擎中的关键技术及解决学院（系）电子信息与工程学院 专业计算机科学与技术 学号072337 学生姓名张志佳 完成时间2009年1月 3 日
目前，国内的每个行业，领域都在飞速发展，这中间产生了大量的中文信息资源，为了能够及时准确的获取最新的信息，中文搜索引擎应运而生。中文搜索引擎与西文搜索引擎在实现的机制和原理上大致相同，但由于汉语本身的特点，必须引入对于中文语言的处理技术，而汉语自动分词技术就是其中很关键的部分，也是进行后续语义或者是语法分析的基础。汉语自动分词到底对搜索引擎有多大影响？对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，在Internet上有上百亿可用的公共Web页面，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，都需要达到很高的要求。 更具体的说，现在的搜索引擎要达到下面的三要求，才能适应当今这样一个信息爆炸的时代，分别是：数据量达到亿，单次查询毫秒级，每日查询总数能支持千万级。撇开搜索引擎要用到的数量庞大的服务器硬件和速度巨快的网络环境不提，就单单说说搜索引擎中软件部分的三大核心技术。我个人以为：一个优秀的搜索引擎，它必需在下面三个方面的技术必须是优秀的：中文分词，网络机器人（Spider）和后台索引结构。而这三方面又是紧密相关的，想要解决中文分词问题，就要解决搜索时间和搜索准确率两方面的难题。而搜索时间上便是通过网络机器人（Spider）和后台索引结构的改进实现的，搜索准确率则是通过分词本身算法的求精来实现的。下面的文章将从这两个大的方面来解决这两方面的问题。 为了能够更清楚的来说明现在的搜索引擎是如何解决这几个难题的，首先对搜索引擎的组成及工作原理在这里简要的说明一下。 搜索引擎的工作，可以看做三步：从互联网上抓取网页，建立索引数据库，在索引数据库中搜索排序。从互联网上抓取网页利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来。下面是搜索引擎的工作原理图：Array 搜索引擎工作原理图1
p (a i ) ∑ n 《信息论与编码》课程实验报告 班级：通信162 姓名：李浩坤 学号：163977 实验一 信息熵与图像熵计算 实验日期：2018.5.31 一、实验目的 1. 复习 MATLAB 的基本命令，熟悉 MATLAB 下的基本函数。 2. 复习信息熵基本定义, 能够自学图像熵定义和基本概念。 二、实验原理及内容 1.能够写出 MATLAB 源代码，求信源的信息熵。 2.根据图像熵基本知识，综合设计出 MATLAB 程序，求出给定图像的图像熵。 1.MATLAB 中数据类型、矩阵运算、图像文件输入与输出知识复习。 2.利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。所发出 的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。不能作为整个信源的信息测度，因此定义自信息量的数学期望为信源的平均自信息量： H (X ) = E [ log 1 ] = -∑ p (a i ) log p (a i ) i =1 信息熵的意义：信源的信息熵H 是从整个信源的统计特性来考虑的。它是从平均意义上来表征信源的总体特性的。对于某特定的信源，其信息熵只有一个。不同的信源因统计特性不同，其熵也不同。 1. 学习图像熵基本概念，能够求出图像一维熵和二维熵。 图像熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中平均信息量的多少。图像的一维熵表示图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量，令 P i 表示图像中灰度值为 i 的像素所占的比例，则定义灰度图像的一元灰度熵为： 255 H = p i log p i i =0
信息熵在遥感影像中的应用 所谓信息熵，是一个数学上颇为抽象的概念，我们不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率。信源各个离散消息的自信息量得数学期望（即概率加权的统计平均值）为信源的平均信息量，一般称为信息源，也叫信源熵或香农熵，有时称为无条件熵或熵函数，简称熵。 一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。这样子我们就有一个衡量信息价值高低的标准，可以做出关于知识流通问题的更多推论。 利用信息论中的熵模型，计算信息量是一种经典的方法，广泛应用于土地管理，城市扩张以及其他领域。熵值可以定量的反应信息的分散程度，将其应用于遥感图像的解译中可以定量的描述影像包含的信息量，从而为基于影像的研究提供科学的依据。利用信息熵方法对遥感影像的光谱特征进行离散化，根据信息熵的准则函数，寻找断点，对属性进行区间分割，以提高数据处理效率。 遥感影像熵值计算大致流程为：遥感影像数据经过图像预处理之后，进行一系列图像配准、校正，图像增强，去除噪声、条带后，进行图像的分类，然后根据研究区域进行数据的提取，结合一些辅助数据对图像进行监督分类后生成新的图像，将新的图像与研究区边界图和方格图生成的熵单元图进行进一步的融合便可得到熵分值图。 1.获得研究区遥感影像 以研究区南京市的2009 年6 月的中巴资源二号卫星分辨率20 米得影像为例，影像是有三幅拼接完成。通过ArGIS9.2 中的选择工具从全国的行政区域图中提取边界矢量图，再通过掩膜工具获得研究区的影像。分辨率的为90 米得DEM 图有两副影像拼接而得，操作的步骤与获取影像一致，为开展目视解译工作提供参考。然后依照相关学者的相关研究以及城市建设中的一些法律法规，参照分类标准，开展影像解译工作，对于中巴资源二号影像开展监督分类，以及开展目视解译工作。 2.二值图像的建立 将两种解译所得的图像按照一定的标准转化为城镇用地和非城镇用地两种，进一步计算二值图像的熵值。 3.熵值单元图 根据一些学者对城市边缘带的研究，其划分的熵值单元为 1 km ×1 km，针对样 区的具体情况，采用500 m ×500 m 的熵值单元。在ERDAS 软件和
XXXXX公司 信息安全风险评估报告 历史版本编制、审核、批准、发布实施、分发信息记录表
一. 风险项目综述 1.企业名称: XXXXX公司 2.企业概况：XXXXX公司是一家致力于计算机软件产品的开发与销售、计算机信息系统集成及技术支持欢迎下载 2
3.ISMS方针：预防为主，共筑信息安全；完善管理，赢得顾客信赖。 4.ISMS范围：计算机应用软件开发，网络安全产品设计/开发，系统集成及服务的信息安全管理。 二. 风险评估目的 为了在考虑控制成本与风险平衡的前提下选择合适的控制目标和控制方式，将信息安全风险控制在可接受的水平,进行本次风险评估。 三. 风险评估日期： 2017-9-10至2017-9-15 四. 评估小组成员 XXXXXXX。 五. 评估方法综述 1、首先由信息安全管理小组牵头组建风险评估小组； 2、通过咨询公司对风险评估小组进行相关培训； 3、根据我们的信息安全方针、范围制定信息安全风险管理程序，以这个程序作为我们风险评估的依据和方 法； 4、各部门识别所有的业务流程，并根据这些业务流程进行资产识别，对识别的资产进行打分形成重要资产 清单； 5、对每个重要资产进行威胁、脆弱性识别并打分，并以此得到资产的风险等级； 6、根据风险接受准则得出不可接受风险，并根据标准ISO27001:2013的附录A制定相关的风险控制措施； 7、对于可接受的剩余风险向公司领导汇报并得到批准。 六. 风险评估概况 欢迎下载 3
欢迎下载 4 如下： 1. 2017-9-10 ~ 2017-9-10，风险评估培训； 2. 2017-9-11 ~ 2017-9-11，公司评估小组制定《信息安全风险管理程序》，制定系统化的风险评估方法； 3. 2017-9-12 ~ 2017-9-12，本公司各部门识别本部门信息资产，并对信息资产进行等级评定，其中资产分为物理资产、软件资产、数据资产、文档资产、无形资产，服务资产等共六大类； 4. 2017-9-13 ~ 2017-9-13，本公司各部门编写风险评估表，识别信息资产的脆弱性和面临的威胁，评估潜在风险，并在ISMS 工作组内审核； 5. 2017-9-14 ~ 2017-9-14，本公司各部门实施人员、部门领导或其指定的代表人员一起审核风险评估表； 6. 2017-9-15 ~ 2017-9-15，各部门修订风险评估表，识别重大风险，制定控制措施；ISMS 工作组组织审核，并最终汇总形成本报告。 . 七. 风险评估结果统计 本次风险评估情况详见各部门“风险评估表”，其中共识别出资产190个，重要资产115个，信息安全风 险115个，不可接受风险42个.
农业大学 本科生课程论文 论文题目信息熵及其性质和应用学生专业班级信息与计算科学09级2班学生学号 20093992 指导教师吴慧 完成时间2012年06月25日 2012 年 06 月 25 日
课程论文任务书 学生指导教师吴慧 论文题目信息熵及其性质和应用 论文容（需明确列出研究的问题）：研究信息熵的目的就是为了更深入的了解信息熵，更好的了解信息熵的作用，更好地使用它解决现实生活中的问题。文中介绍了信息熵的定义和性质及其应用。使我们对信息熵有跟深入的了解。 资料、数据、技术水平等方面的要求：论文要符合一般学术论文的写作规，具备学术性、科学性和一定的创造性。文字要流畅、语言要准确、论点要清楚、论据要准确、论证要完整、严密，有独立的观点和见解。容要理论联系实际，计算数据要求准确，涉及到他人的观点、统计数据或计算公式等要标明出处，结论要写的概括简短。参考文献的书写按论文中引用的先后顺序连续编码。 发出任务书日期 06月15日完成论文日期 06月25日 教研室意见（签字） 院长意见（签字）
信息熵及其性质和应用 信息与计算科学专业 指导教师吴慧 摘要：信息熵是随机变量不确定性的度量，文中从信息熵的定义出发，结合信息熵的性质，介绍了目前信息熵在具体问题中的应用。信息是一个十分通俗而又广泛的名词，它是人类认识世界、改造世界的知识源泉。人类社会发展的速度，在一定程度上取决于人类对信息利用的水平，所以对信息的度量就很有必要。香农提出信息的一种度量，熵的定义形式，它是随机变量不确定性的度量，文中主要介绍熵的性质及其应用。 关键词；信息熵性质应用 Information entropy and its properties and Application Student majoring in Information and Computing Science Specialty dongqiang Tutor WuHui Abstract：information entropy is a measure of uncertainty of random variable, this paper from the definition of information entropy, combined with the nature of information entropy, information entropy, introduced the specific issues in the application https://www.doczj.com/doc/6a15822952.html,rmation is a very popular and wi dely noun, it is human understanding of the world, transforming the world knowledge source . The human society development speed, depend on on certain level the human make use of information level, so the measurement information is necessary.Shannon put forward the informa-tion a kind of measurement, the definition of entropy form, it is the uncertainty of random variable metric, this paper mainly introduces the property of entropy and its application. Key words:information entropy properties application