[发明专利]一种基于多个指标维度复合距离的模型评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息系统安全领域，尤其是对于信息系统安全模型的评估方法，具体地说是一种基于多个指标维度复合距离的模型评价方法。

背景技术

随着信息化的不断深入，信息技术给人们的日常生活带来了巨大的便利，同时也使得人们面临的信息安全风险越来越高。通过信息系统安全风险评估，可以有效地对安全风险进行控制和预防。

经过几十年的发展，涌现出了各种各样的安全风险定量分析模型，但是由于信息系统的多样性和复杂性，不可能存在一种模型是普遍适用的，不同模型的预测结果之间往往存在不一致。因此，对模型的评价方法显得尤为重要。

安全风险定量分析模型方面，在过去的几十年内国外的研究已经相当的成熟了。Kapil Sharma,Rakesh Garg等人根据距离的方式选择出了部分优秀的模型。如：Generalized-Goel模型，Goel-Okumoto模型等（C.Y.Huang,M.R.Lyu,and S.Y.Kuo.A unified scheme of some non-homogenous Poisson process models for software reliability estimation.IEEE Trans.Softare.Engineering,2003,29(3):261–269）。

在选择安全风险分析模型方面，Kapil Sharma,Rakesh Garg等人提出了基于方式的距离计算方式选择有质量保证的模型，取得了不错的效果。（Kapil Sharma,Rakesh Garg,C.K.Nagpal,R.K.Garg.Selection of Optimal Software Reliability Growth Models Using a Distance Based Approach[J].IEEE Transaction on Reliability,2010,59(2):266-275）。

发明内容

本发明的目的是针对目前安全风险分析模型无法统一进行评估的问题，提出一种基于多个指标维度复合距离的模型评价方法，从而实现对软件风险评估模型的估计水平做出相对准确的评估。

本发明的技术方案是：

一种基于多个指标维度复合距离的模型评价方法，它包括：

对信息系统的缺陷数据进行预处理的步骤；

对待评价的安全风险分析模型进行估计的步骤；

为众多模型选择关联性很小的指标并划定可行域；

参数归一，并计算得出理论值归一化后的各指标值Yi，从而对选择的模型做出判断。

本发明的具体步骤如下：

第一步，对于信息系统的缺陷数据进行预处理，剔除掉具有重复影响的数据，剩下的作为有效数据；（注：收集到的信息系统的数据包含了出现缺陷的时间和出现缺陷的总个数。信息系统的缺陷数据中，有些缺陷具有连带效应，比如第一个缺陷问题的出现从而导致了第二个问题的出现。这样的话，某些数据可能引起多个测试维度失效，那么必须在数据预处理阶段把这些数据给区别出来。经过这个阶段的筛选后，数据是有效的。）

第二步，建立各模型的参数表得到各模型的均值函数，将前述有效数据代入参与测评的各安全风险分析模型中采用最小二乘法进行估计计算，得到风险分析模型均值函数中涉及的参数（a、b、c、k、β等）；根据这些参数值，分别建立以时间t为未知量的函数，各函数值均为对应模型缺陷累计值的预测值，函数为各模型的均值函数；

第三步，根据待评价的模型，建立模型的评价指标参数表，为待评价的模型选择若干个关联性小的指标并划定各评价指标的可行域，各评价指标值的上界为Amax,下界为Amin；

第四步，利用第二步中得到的风险分析模型均值函数μ(t)，将第一步的信息系统的缺陷数据中的时间作为参数，代入各均值函数中经过计算得到各风险分析模型的函数值即估计的缺陷个数μ(t)，并利用评价指标参数表中的数学公式计算出各个模型的各评价指标参数的值Aactual；

第五步，根据第三步选择的指标X₁,X₂......X_n，将各指标值Aactual进行归一化，

得到各指标归一化后的数值Yi根据选择出来的各指标的意义，

对于指标值越大，模型越好的度量指标：Y=(A_max-A_actual)/(A_max-A_min)