【摘 要】
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针对信息安全风险评估对象的多样性和信息的不确定性、数据量大以及无规律性的特点，提出基于量子神经网络的信息安全风险评估方法。将实际检测的对象属性作为量子神经网络的输
【基金项目】
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教育部信息安全类教育科学改革项目（NO：JWZ201011）,贵州省科学技术基金项目（黔科合J字[2012]2132号）
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针对信息安全风险评估对象的多样性和信息的不确定性、数据量大以及无规律性的特点，提出基于量子神经网络的信息安全风险评估方法。将实际检测的对象属性作为量子神经网络的输入，经量子神经网络系统处理，获得信息系统的综合风险。实验仿真结果表明：基于量子神经网络的风险评估方法比经典BP网络评估方法更有效、可靠，可以应用于实际的信息安全风险评估中。
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