[发明专利]风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种风险评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待评估的各风险指标对应的风险因素的风险因素值以及风险因素在各风险指标下的类熵权系数；根据预设的信息熵度量算法，计算风险因素的修正因子；根据修正因子对风险因素的风险因素值以及对应的类熵权系数进行修正，得到修正风险因素值和在各风险指标下的修正类熵权系数，并根据修正风险因素值和对应的修正类熵权系数确定每一风险指标的风险值；将各风险指标对应的风险值输入至预先训练的风险评估模型中，确定云计算环境风险等级。采用本方法提高了风险评估的准确性和可靠性。

技术领域

本申请涉及云计算技术领域，特别是涉及一种风险评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着云计算技术的兴起，云计算服务中存在的安全风险已然成为云计算发展的严重阻碍，为了加深对云计算安全风险的认识，实现对云计算技术的优化完善，对云计算安全风险的度量和评估成了亟待解决的问题。

传统的云计算安全风险评估方法中普遍运用层次分析法、模糊数学、灰色理论等建立起的信息安全风险评估模型，对云计算服务中包含的多种风险进行安全风险等级评估。

然而，信息安全风险评估模型往往需要由技术人员或者专家学者预先给出待评估的每一风险的个人评估信息，基于个人评估信息，确定风险所处等级。致使传统的云计算安全风险评估中受到的人为主观因素影响过多，造成云计算安全风险评估误差较大且评估结果不具有可靠性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种风险评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种风险评估方法。所述方法包括：

获取待评估的各风险指标对应的所述风险因素的风险因素值以及所述风险因素在各所述风险指标下的类熵权系数；

根据预设的信息熵度量算法，计算所述风险因素的修正因子；

根据所述修正因子对所述风险因素的风险因素值以及对应的所述类熵权系数进行修正，得到修正风险因素值和在各所述风险指标下的修正类熵权系数，并根据所述修正风险因素值和对应的所述修正类熵权系数确定每一风险指标的风险值；

将各所述风险指标对应的所述风险值输入至预先训练的风险评估模型中，确定云计算环境的风险等级。

在其中一个实施例中，所述获取待评估的各风险指标对应的所述风险因素的风险因素值以及所述风险因素在各所述风险指标下的类熵权系数之前，所述方法还包括：

获取预设数目样本对象对各风险因素的风险等级投票数据；

统计每一所述风险因素在各风险等级下的投票数目，得到所述风险因素的隶属度向量；每一所述隶属度向量表征所述风险因素对应风险等级的模糊映射；

根据每一所述风险因素的隶属度向量以及所述风险等级，确定每一所述风险因素的风险因素值以及所述风险因素在各所述风险指标下对应的类熵权系数。

在其中一个实施例中，所述根据每一所述风险因素的隶属度向量以及所述风险等级，确定每一所述风险因素的风险因素值以及所述风险因素在各所述风险指标下对应的类熵权系数，包括：

根据每一所述风险因素的隶属度向量中的风险等级投票数据以及投票总数目，得到每一风险等级投票占比；

针对每一所述风险因素，根据风险等级与对应的所述风险等级投票占比进行加权平均计算，得到每一所述风险因素的风险因素值；

获取每一风险指标对应的全部风险因素的风险因素值，计算每一所述风险因素在所述风险指标中的风险因素值占比，作为所述风险因素在所述风险指标下的类熵权系数。