【摘 要】
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为了解决信息安全风险评估方法主观性大、建模时间长、分类正确率低的问题，提出了基于决策树的智能信息安全风险评估方法。该方法利用定量和定性相结合的综合评估方法中的
【机 构】
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中国信息安全测评中心,北京 100085
【出 处】
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第四届信息安全漏洞分析与风险评估大会
论文部分内容阅读
为了解决信息安全风险评估方法主观性大、建模时间长、分类正确率低的问题，提出了基于决策树的智能信息安全风险评估方法。该方法利用定量和定性相结合的综合评估方法中的层次分析法对信息安全风险评估因素进行层次分解，利用机器学习中的决策树分类算法进行分类。实验结果表明：在处理离散型数据分类时，决策树分类算法相对于支持向量机等其它分类算法来说，对数据类别分布无要求，分类效果好且速度快。
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