[发明专利]一种隐私风险评估方法

说明书

本发明公开了一种隐私风险评估方法，属于风险评估技术领域。该方法包括：建立隐私风险评估指标体系；对隐私风险评估指标体系进行直觉模糊集对数处理，得到直觉模糊集对数决策矩阵；对直觉模糊集对数决策矩阵中的分指标进行集结，得到各指标集成的直觉模糊集对数决策矩阵；确定集成的直觉模糊集对数决策矩阵中各指标的权重；对集成的直觉模糊集对数决策矩阵进行综合集结，得到专家决策综合直觉模糊集对数；计算专家决策综合直觉模糊集对数的期望和均方差，并对专家决策综合直觉模糊集对数的大小进行排序。本发明中通过直觉模糊集对集结算子对隐私风险多属性决策进行集结，可以得到比其它方法更客观、更准确的决策结果。

技术领域

本发明涉及风险评估技术领域，特别涉及一种隐私风险评估方法。

背景技术

隐私风险评估是对隐私系统风险进行的全面、系统的估计和衡量，造成隐私风险的因素包罗万象，既有人为因素，亦有客观原因；既有技术因素，亦有设备原因；既有内因，亦有外因；既有系统自身脆弱性因素，亦有保密泄露原因；既有系统不完备性因素，亦有人为蓄意攻击原因等。总而言之，隐私风险是隐私信息中数据泄露发生的可能性及负面影响，隐私风险评估就是对隐私风险中发生的可能性及负面影响进行识别安全风险。

现有技术中，专家给出隐私风险评估意见一般是定性或定量形式，定量形式决策方法相对成熟，定性形式决策方法通常以模糊数(诸如直觉模糊，Vague集，三角模糊数等)或语义(如模糊语义等)给出，但定性形式决策方法由于受到隐私风险评估过程中不确定性、模糊性、随机性等误差因素的干扰和不良影响而表现的相对复杂，得到的决策结果准确率较低。

发明内容

为了解决相关技术中隐私风险评估的决策结果准确率较低的问题，本发明实施例提供了一种隐私风险评估方法，所述方法包括：

建立隐私风险评估指标体系；

对所述隐私风险评估指标体系进行直觉模糊集对数处理，得到直觉模糊集对数决策矩阵；

对所述直觉模糊集对数决策矩阵中的分指标进行集结，得到各指标集成的直觉模糊集对数决策矩阵；

确定所述集成的直觉模糊集对数决策矩阵中各指标的权重；

对所述集成的直觉模糊集对数决策矩阵进行综合集结，得到专家决策综合直觉模糊集对数；

计算所述专家决策综合直觉模糊集对数的期望和均方差，并对所述专家决策综合直觉模糊集对数的大小进行排序。

可选地，所述对所述隐私风险评估指标体系进行直觉模糊集对数处理，得到直觉模糊集对数决策矩阵，包括：

建立标度与模糊语义集对的对应关系；

获取专家基于所述隐私风险评估指标体系给出的隐私风险评估表，所述隐私风险评估表是模糊语义；

结合所述标度与模糊语义集对的对应关系将所述隐私风险评估表中的模糊语义进行直觉模糊集对数处理，得到所述直觉模糊集对数决策矩阵。

可选地，所述对所述直觉模糊集对数决策矩阵中的分指标进行集结，得到各指标集成的直觉模糊集对数决策矩阵，包括：

利用直觉模糊集对加权平均IFSPAWA算子对所述直觉模糊集对数决策矩阵中分指标的专家意见进行集结，得到各指标集成的直觉模糊集对数决策矩阵。

可选地，所述确定所述集成的直觉模糊集对数决策矩阵中各指标的权重，包括：

基于相对权重p_i和不确定相对权重q_i，按照如下公式(1)确定所述集成的直觉模糊集对数决策矩阵中各指标的权重：

其中，