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现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言市场监管领域中业务平台每天经过的流量大、涉及的域名多，在网络安全的防护过程中日志系统和警报系统每天都会产生大量的数据，难以分析和预处理。
同时，当今网络活动相当复杂，无论是单个入侵检测系统工作，还是多个入侵检测系统配合都容易出现误报、漏报和重复报警的问题，对于市场监管系统复杂的网络情况，难以快速准确地识别网络安全风险。
为减轻市场监管领域网络安全防控压力，本文提出一种基于异构日志和警报源的安全数据融合算法，利用DS （Dempster⁃Shafer ）证据理论对攻击数据进行关联和融合，快速获取系统最关键的安全态势信息，辅助市场监管网络安全态势决策。
1 相关研究1.1 网络安全态势预测由于目前的网络环境复杂，网络安全形势非常严峻，并随着各个企业与部门对网络安全的关注程度不断基于DS 证据理论的多源网络安全数据融合模型黄智勇1，2， 林仁明2， 刘 宏2， 朱举异1， 李嘉坤1（1.电子科技大学 信息与软件工程学院， 四川 成都 610054；2.四川省市场监督管理局 信息中心， 四川 成都 610017）摘 要： 网络安全态势感知涉及大量的多源数据，其信息抽取难度高，是当前急需解决的问题。
文中结合现有的网络安全实践，针对流量传感器产生的数据，研究了基于DS 证据理论的多源网络安全数据融合方法。
该方法通过设计有效的融合模型，降低数据冗余性，实现关联性分析，并从时间、空间和事件等维度分析网络安全事件之间的关联性，形成关联后的融合数据，提高网络安全态势数据的有效性。
提出的融合模型不仅有效提取了关键信息，增强了网络安全态势数据的有效性，为网络安全监管提供了有力支持，而且在网络事件可能存在误报或漏报的情况下依然能够保持较高的有效性，具有重大的实际应用价值和推广意义。
基于贝叶斯网络的风险评估模型构建风险评估是企业管理和决策过程中非常重要的一部分，它可以帮助企业识别和评估可能的风险因素，并采取相应的措施来降低这些风险。
基于贝叶斯网络的风险评估模型是一种可行的方法，它可以将不同的风险因素和其相关的概率关系进行建模和分析。
本文将介绍基于贝叶斯网络的风险评估模型的构建过程。
一、引言在全球化和不确定性增加的背景下，企业面临越来越多的风险。
为了更好地应对这些风险，企业需要建立一套科学有效的风险评估方法。
贝叶斯网络是一种概率图模型，可以用于建立风险评估模型。
二、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种表示变量之间依赖关系的图模型，利用条件概率来描述变量之间的关系。
它能够根据已知的证据来更新变量的概率分布，并通过这些概率分布进行推理和预测。
三、数据收集与变量选择在构建风险评估模型之前，首先需要收集相关的数据，并选择适当的变量。
数据的准确性和完整性对于模型的构建至关重要，因此需要仔细进行数据的收集和处理。
同时，选择适当的变量也是非常重要的，它们应该能够全面反映风险的各个方面。
四、网络结构建模在确定了变量之后，接下来需要建立贝叶斯网络的结构。
贝叶斯网络的结构由节点和边组成，节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。
根据变量之间的相关性和先验知识，可以使用专家判断或统计学方法来确定网络的结构。
五、参数估计贝叶斯网络的结构确定后，还需要对网络中的参数进行估计。
参数是贝叶斯网络中的概率分布，它们描述了变量之间的条件概率关系。
参数的估计可以通过统计学方法、专家判断或机器学习算法来完成。
六、模型验证与评估在参数估计完成后，需要对模型进行验证和评估。
验证可以通过与实际数据进行比对来进行，评估可以使用一些评估指标，如准确率、召回率和F1值等。
通过验证和评估可以评估模型的可靠性和有效性。
七、模型应用与改进一旦模型建立完成并通过验证和评估，就可以将其应用于实际的风险评估工作中。
在应用过程中，可以根据实际情况对模型进行改进和优化，以提高模型的准确性和实用性。
把蝴蝶结模型与贝叶斯网络方法结合起来的过程系统动态安全分析摘要在用于过程系统安全分析的多种方法中，蝴蝶结模型（BT）,越来越受欢迎，因为它把事故场景从原因到影响都展示了出来。
然而，由于它的静态自然组件—事件树和事故树的缘故，BT在动态安全分析中的应用受到限制。
因此，在BT中考虑到修正事件发生的可能性及结果的风险方面很难。
而且，BT不能表示条件之间的相互关系。
本文阐述了贝叶斯网络（BN）如何有助于克服这些限制。
事实也表明，由于BN灵活的结构，可以用于更大范围的事故场景动态安全分析。
美国化学安全委员的一个案例研究用两种技术的比较结果说明了BT和BN技术的应用。
关键词：动态安全分析；蝴蝶结方法；贝叶斯网络1.介绍因为过程系统在高温或压力时处理有害物质，他们很容易发生毁灭性事故。
全面的风险评估之后，实施安全措施对于维持风险水平低于验收标准来说是至关重要的。
事故分析中，常采用一系列风险评估方法，如定量风险分析(QRA),概率安全分析(PSA)和最优风险分析(ORA)。
Delvosalle et al. (2005)在ARAMIS工程中用了BT方法来识别过程系统中的主要涉及到的事故场景。
然而,很难找到一个单一的技术完全从开始到结束都可以捕捉不同阶段的事故以及足够灵活以适应各种事故。
BT优点：在所有事故分析模型中，BT已经被证明是可靠的和有效的工具,部分是由于它能够将一个时间的原因和后果在图形模型中展现出来。
它已广泛应用于不同的安全与风险场景,如过程安全分析、事故风险评估、风险管理和安全屏障的实现。
BT缺点：由于BT是由事故树和事件树组成，它同时受到两者的限制。
例如1）标准事故树不适用于冗余、常见原因或非独立原因事件发生的场景？2）故障树也无法应用于多变量场景,因为它们经常要在过程系统中建模。
3）更重要的是,由于事故树和事件树的静态结构,它们不能用于动态性的事故。
总之换句话说,这些技术不能直接使用从设备获得的主要事件和安全壁垒更新的失效概率实时信息。
基于Copula-Bayesian组合模型的长江干线水上交通安全风险概率评估作者：刘清张娟来源：《水运管理》2020年第09期（武漢理工大学交通学院，湖北武汉 430063）【摘要】为提高长江干线水上交通安全风险防控能力，针对现有水上安全风险分析模型的局限性，提出Copula-Bayesian组合模型研究长江干线全航段水上交通风险分布规律，计算各分布点的主要事故概率。
研究结果表明，在下游沙洲水道樊口施3号红浮附近水域最容易发生碰撞事故，在中游芦家河水道芦家河6号红浮附近水域发生搁浅事故可能性最高，在上游猪儿碛水道石板坡桥右1号红浮附近水域触礁事故分布概率最大，在上游江津水道江津桥右1号红浮附近水域船舶自沉事故较多。
研究结果可为海事部门有针对性地开展安全防范工作提供参考。
【关键词】长江干线;通航安全;Copula-Bayesian组合模型;分布概率;风险防范0 引言长江航运是长江经济带综合交通运输体系的重要组成部分，长江航运安全是长江经济带发展的重要保障。
2018年长江干线货船平均吨位由2017年的1 630 t提升至1 780 t，船舶大型化对航道通过能力提出更高的要求。
随着长江南京以下12.5 m深水航道贯通并投入试运行，5万吨级海船已能直达南京港，万吨级江海船舶可常年直达武汉港，武汉至重庆段可通航5 000吨级单船和万吨级船队。
长江上中下游常年维护水深相差较大，枯水期航道水位明显降低，使得长江上中游搁浅风险增多。
2018年长江干线年货物通过量达到26.9亿t，较2017年增长7.6%，货运量增长致使船舶密度加大，船舶碰撞、触礁事故时有发生。
为适应长江航运船舶日益大型化、航道通过能力显著提高和货物通过量稳步增长等发展趋势，对新形势下长江干线水上交通安全风险进行研究具有新的意义，可提高长江干线水上交通安全风险防控能力，着力防范和化解重大风险。
目前水上安全风险研究颇受关注，国内外学者常用贝叶斯（Bayesian）单一模型对水上安全风险进行研究，由于水上交通事故样本少，难以获得稳定的测算结果，容易造成结果失真。
基于贝叶斯网络的风险分析模型风险分析是企业管理中的重要环节，它可以帮助企业识别潜在的风险，制定相应的应对策略，从而降低风险对企业经营活动的影响。
而贝叶斯网络作为一种概率图模型，可以帮助企业对复杂的风险因素进行建模和分析。
本文将探讨基于贝叶斯网络的风险分析模型在实践中的应用，并探讨其优势和局限性。
首先，我们将介绍贝叶斯网络及其基本原理。
贝叶斯网络是一种用于建模和推理不确定性问题的图形模型。
它由一个有向无环图组成，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。
通过使用条件概率表来描述节点之间的依赖关系，我们可以通过观察到某些节点来推断其他节点。
这种建模方法使得我们能够在不完全数据情况下进行推理，并能够处理复杂问题。
基于贝叶斯网络进行风险分析时，首先需要确定要建模和分析的随机变量及其相互关系。
这些随机变量可以是企业的业务活动、市场环境、竞争对手行为等。
然后，我们需要收集相关的数据和领域知识，以便估计条件概率表。
这些数据可以是历史数据、专家意见或市场调研等。
在获得数据后，我们可以使用概率推理算法来分析风险的概率分布和相关因素之间的关系。
贝叶斯网络在风险分析中具有许多优势。
首先，它能够处理不完全数据和不确定性问题。
在实际情况中，我们往往无法获得完整的数据，并且存在许多未知因素。
贝叶斯网络能够通过使用条件概率表来估计未知变量，并通过观察到的变量进行推理。
其次，贝叶斯网络能够处理复杂关系和非线性关系。
企业经营活动中存在许多相互依赖且非线性的因素，传统统计方法难以建模这些复杂关系，而贝叶斯网络能够通过节点之间的依赖关系来建模这些复杂问题。
然而，基于贝叶斯网络进行风险分析也存在一些局限性。
首先，构建一个准确和可靠的贝叶斯网络模型需要大量的数据和领域知识。
在实际情况中，我们往往无法获得足够的数据和专家意见，这可能导致模型的不准确性。
其次，贝叶斯网络在处理大规模问题时可能存在计算复杂性。
随着变量数量的增加，计算条件概率表和进行推理可能变得非常耗时。
基于贝叶斯网络的风险评估模型研究风险评估是在现代社会中广泛应用的一种分析方法，它通过对各种风险因素进行识别、评估和管理，帮助决策者制定合理的风险防范策略。
贝叶斯网络作为一种概率图模型，具有适应不确定性、模型可解释性好等优点，在风险评估领域也得到了广泛的应用。
本文将介绍基于贝叶斯网络的风险评估模型研究，包括贝叶斯网络的基本理论、概率推理算法以及在风险评估中的应用案例。
首先，我们将介绍贝叶斯网络的基本理论。
贝叶斯网络采用有向无环图描述变量之间的依赖关系，并使用条件概率表表示变量之间的概率关系。
贝叶斯网络通过贝叶斯定理和链式法则进行概率推理，可以推测给定概率信息下的其他变量的概率分布。
贝叶斯网络具有直观的图形表示，可以帮助决策者理解各个变量之间的依赖关系。
其次，我们将介绍贝叶斯网络的概率推理算法。
贝叶斯网络的概率推理可以分为两种类型：前向推理和后向推理。
前向推理从观测变量出发，逐步计算目标变量的概率分布；后向推理从目标变量出发，逐步计算观测变量的概率分布。
贝叶斯网络的概率推理算法包括变量消去算法、置信传播算法等。
这些算法可以高效地计算出给定观测信息下目标变量的概率分布，有助于风险评估的决策过程。
最后，我们将介绍贝叶斯网络在风险评估中的应用案例。
贝叶斯网络可以用来建立风险评估模型，通过对各种风险因素进行建模和分析，估计和预测风险事件的发生概率。
例如，在金融领域，可以使用贝叶斯网络来建模各种影响股价波动的因素，如宏观经济指标、行业状况、公司财务状况等，评估股价波动的风险程度。
在环境领域，可以使用贝叶斯网络来建立气候变化模型，评估不同气候因素对气候变化的影响，预测未来的气候情况。
总结起来，基于贝叶斯网络的风险评估模型研究在风险评估领域具有重要的应用价值。
通过贝叶斯网络的概率推理算法，可以对各种风险因素进行建模和分析，预测风险事件的发生概率，为决策者制定合理的风险防范策略提供参考。
贝叶斯网络的优势在于模型的可解释性好，能够帮助决策者理解各个变量之间的依赖关系，增加决策的准确性和可靠性。
产品研发中的风险评估方法有哪些在当今竞争激烈的市场环境中，产品研发对于企业的生存和发展至关重要。
然而，产品研发过程充满了不确定性和风险，如果不能有效地进行评估和管理，可能会导致项目延误、成本超支甚至项目失败。
因此，了解和掌握产品研发中的风险评估方法是非常必要的。
一、故障模式与影响分析（FMEA）FMEA 是一种在产品设计阶段常用的风险评估方法。
它通过对产品的各个组成部分可能出现的故障模式进行分析，评估每种故障模式对产品性能、安全性和可靠性的影响，并根据影响的严重程度、发生的可能性以及检测的难易程度进行风险排序。
在进行 FMEA 时，首先需要组建一个跨职能团队，包括设计工程师、制造工程师、质量控制人员等。
团队成员共同识别产品的潜在故障模式，例如零件失效、装配错误、软件漏洞等。
然后，对每种故障模式进行评估，确定其严重程度（S）、发生概率（O）和检测难度（D）。
严重程度通常根据故障对产品功能、用户安全和环境的影响来确定；发生概率则基于历史数据、类似产品的经验以及专家判断；检测难度则考虑在产品交付前发现故障的可能性。
最后，通过计算风险优先数（RPN ＝ S × O × D）来对故障模式进行排序，RPN 值越高，表明该故障模式的风险越大，需要优先采取措施进行改进。
二、失效树分析（FTA）FTA 是一种从结果到原因的自上而下的逻辑分析方法。
它通过构建失效树，将可能导致系统故障的各种因素以树形结构表示出来，并计算系统故障的概率。
在构建失效树时，首先确定顶事件，即不希望发生的系统故障。
然后，通过逻辑门（与门、或门等）将导致顶事件发生的中间事件和底事件连接起来。
与门表示所有输入事件同时发生时，输出事件才会发生；或门表示只要有一个输入事件发生，输出事件就会发生。
通过对失效树的分析，可以确定导致系统故障的关键路径和薄弱环节，并采取相应的措施来降低风险。
三、蒙特卡罗模拟蒙特卡罗模拟是一种基于随机数的风险评估方法。
人工智能领域的贝叶斯最小风险模型在不确定性推理中的应用研究第一章绪论人工智能领域一直以来都是研究者们关注的热点话题。
随着科技的发展和应用需求的增加，人工智能技术在各个领域中的应用也变得越来越广泛。
在人工智能的研究中，不确定性一直是一个重要的问题。
不确定性推理是指在面对不完备或不确定的信息时，通过推理进行决策或预测的过程。
贝叶斯最小风险模型是一种能够有效应对不确定性推理问题的方法，本文将对其在人工智能领域中的应用进行研究。
第二章贝叶斯最小风险模型的理论基础2.1 贝叶斯推理贝叶斯最小风险模型基于贝叶斯推理的思想，通过使用贝叶斯定理来更新先验概率，得到后验概率。
这种方法能够在面对不确定性的情况下，通过不断的观测和学习来逐渐减少不确定性，提高推理的准确性。
2.2 最小风险模型最小风险模型是基于决策论的思想，通过定义风险函数来评估决策的好坏，选取风险最小的决策作为最终结果。
在不确定性推理中，最小风险模型可以通过评估不同的决策结果对应的风险来选择最优的推理策略。
第三章贝叶斯最小风险模型在机器学习中的应用3.1 贝叶斯最小风险分类器贝叶斯最小风险分类器是基于贝叶斯最小风险模型的一种分类器。
在分类任务中，贝叶斯最小风险分类器能够通过计算不同类别对应的后验概率和损失函数，选取使总体风险最小的类别作为最终结果。
3.2 贝叶斯最小风险回归贝叶斯最小风险回归是一种将贝叶斯最小风险模型应用于回归任务的方法。
在回归任务中，贝叶斯最小风险回归能够通过计算不同预测结果对应的后验概率和风险函数，选取使总体风险最小的预测结果作为最终输出。
第四章贝叶斯最小风险模型在自然语言处理中的应用4.1 自然语言处理中的不确定性在自然语言处理任务中，存在各种不确定性，如语言歧义、词语消歧义等。
这些不确定性给自然语言处理任务的准确性和可靠性带来了挑战。
4.2 贝叶斯最小风险模型在信息检索中的应用信息检索是一个重要的自然语言处理任务，传统的检索方法往往只考虑了检索文档与查询之间的匹配程度，忽略了查询与搜索结果的不确定性。
基于云模型的改进R=P×C风险评价法吴贤国;翟海周;张立茂;覃亚伟;王彦红【摘要】由于工程的复杂性以及施工过程中的不确定性,准确评价工程风险的难度在不断增大.R=P×C风险定级法是一种能够综合考虑风险事件概率和后果的风险评估方法,但在评估过程中难以处理工程领域普遍存在的不确定性问题.本文提出了基于云模型的改进R=P×C风险评价方法.该方法通过云模型对评估中P和C存在的不确定性因素进行模拟分析;结合专家群决策对定性概念的模糊性和随机性进行有效集成,实现定性和定量相互间的转换;利用云模型的不确定性推理技术,统筹考虑风险事件本身及推理过程的不确定性,最终确定风险评价等级R的云模型;并运用到武汉地铁盾构施工风险评价中取得良好效果,可为同类复杂工程安全管理提供决策参考.【期刊名称】《土木工程与管理学报》【年(卷),期】2014(031)001【总页数】6页(P37-42)【关键词】云模型;R=P×C;不确定性推理;风险评价【作者】吴贤国;翟海周;张立茂;覃亚伟;王彦红【作者单位】华中科技大学土木工程与力学学院,湖北武汉430074;华中科技大学土木工程与力学学院,湖北武汉430074;华中科技大学土木工程与力学学院,湖北武汉430074;华中科技大学土木工程与力学学院,湖北武汉430074;河南广播电视大学,河南郑州450008【正文语种】中文【中图分类】U455.1工程安全风险评价对于有效控制风险，防止风险事件发生具有重要的意义。
但是由于工程施工过程和外部环境中不可避免地存在大量的模糊性与随机性等不确定性因素，工程施工中的不确定性和复杂性大大增加了工程中风险准确评价的难度，因此，研究如何做好在不确定条件下复杂工程的风险评价是一个重要的课题。
目前在工程领域针对风险评价的研究取得了较多研究成果，如李俊松等[1]利用可靠度理论实现对基坑失稳风险的评价，汪明武等[2]利用联系数和三角模糊数随机模拟对围岩稳定性风险实现综合，王凤山等[3]利用可拓理论对地下工程围岩稳定性风险进行了评价，宫志群等[4]对地铁盾构区间隧道施工风险进行了分析及评价。
