何文才，張 川，葉思水，賈新會(huì)，劉培鶴

（北京電子科技學(xué)院，北京100070）

0 引言

電子政務(wù)網(wǎng)絡(luò)是各級(jí)黨政機(jī)關(guān)辦公、傳遞文件和處理事件的網(wǎng)絡(luò)，是黨政部門提高工作效率的重要工具。電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)是政務(wù)部門內(nèi)部數(shù)據(jù)與辦公相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)，承擔(dān)著政務(wù)部門內(nèi)部數(shù)據(jù)操作和政務(wù)事務(wù)處理等主要職能[1]。因其傳播數(shù)據(jù)的特殊性及敏感性，極易遭到不法分子的攻擊。若電子政務(wù)系統(tǒng)受到攻擊，其產(chǎn)生危害無(wú)論在波及范圍還是在危害程度上都不可估量，甚至可能威脅國(guó)家安全。《2006～2020年國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》把建設(shè)信息安全保障體系納入國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略，加快信息安全保障體系建設(shè)成為推進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)信息化建設(shè)的重要內(nèi)容[2]。結(jié)合層次分析法（AHP），構(gòu)建基于改進(jìn)反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP ANN）的信息安全評(píng)估模型，為電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全評(píng)估提供一種評(píng)估方法，提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)安全措施，提高政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全保障水平。

1 相關(guān)工作

目前，在信息安全評(píng)估的領(lǐng)域，已有大量文獻(xiàn)提出了豐富的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。主要分定性評(píng)估方法、定量評(píng)估方法和定性與定量相結(jié)合的評(píng)估方法三大類[3]。定性評(píng)估方法有德爾菲方法和頭腦風(fēng)暴法等。定量評(píng)估方法有統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、決策樹法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、CPN方法以及ALE－based方法等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息安全評(píng)估方面的研究，已取得諸多成果。趙冬梅等[4]結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論，研究了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息安全評(píng)估模型；申健[5]研究了網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行綜合評(píng)估方法及應(yīng)用；Swarup K S和Corthis P B提出了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行安全評(píng)估[6]；劉海燕等[7]研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系統(tǒng)安全性綜合評(píng)估方法；于群等[8]提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估方法。但是針對(duì)具體的應(yīng)用情況，基于ANN的信息安全評(píng)估還不夠成熟，評(píng)估體系不夠全面系統(tǒng)。電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全評(píng)估存在非線性、復(fù)雜性和不確定性，其安全性主要受技術(shù)、管理、戰(zhàn)略和人才四大因素影響。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理不確定性問(wèn)題時(shí)，具有以任意精度逼近任何連續(xù)的非線性函數(shù)的功能，可準(zhǔn)確反映電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)中的復(fù)雜非線性關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)其信息安全性的準(zhǔn)確評(píng)估[9]。

Saaty T L教授創(chuàng)立的層次分析法（AHP）是對(duì)非定量事件作定量分析的一種有效方法，該方法保證了定性科學(xué)性和定量分析的精確性，又保證了定性和定量?jī)深愔笜?biāo)綜合評(píng)價(jià)的統(tǒng)一性[10]，適合于信息安全的綜合評(píng)估。結(jié)合分析所得的電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全評(píng)估三層指標(biāo)體系，構(gòu)建AHP模型，對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)作初步分析，利用初步分析所得數(shù)據(jù)樣本，基于BP ANN構(gòu)建模型，對(duì)電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)進(jìn)行信息安全評(píng)估。

2 電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全評(píng)估的AHP模型

2.1 建立信息安全評(píng)估指標(biāo)體系

信息系統(tǒng)的安全評(píng)估是指對(duì)由于系統(tǒng)本身存在的脆弱性以及外部威脅行為而對(duì)資產(chǎn)造成損失的潛在可能性進(jìn)行分析和評(píng)估。其最終目的是通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而采取相應(yīng)的措施，提高風(fēng)險(xiǎn)控制水平[7]。安全評(píng)估是保障系統(tǒng)信息安全的重要環(huán)節(jié)。信息安全評(píng)估是信息系統(tǒng)安全工程的重要組成部分，是建立信息系統(tǒng)安全體系的前提和基礎(chǔ)[11]。

電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)的信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有復(fù)雜性、非線性和不確定等特點(diǎn)，通過(guò)研究電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)的安全架構(gòu)，分析其安全性主要受技術(shù)、管理、戰(zhàn)略和人才四個(gè)重要因素影響，由此獲得對(duì)電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全評(píng)估的三層指標(biāo)體系[12]如圖1所示。

圖1 電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 構(gòu)造判斷矩陣

層次分析法將復(fù)雜的問(wèn)題分解為各個(gè)組成因素，將這些因素的支配關(guān)系分組形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，通過(guò)兩兩比較的方式確定層次中諸因素的相對(duì)重要性，然后綜合專家的判斷以決定諸因素相對(duì)重要性的總順序，其特點(diǎn)很適合于網(wǎng)絡(luò)安全的綜合評(píng)價(jià)[13]。采用層次分析法，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，初步分析指標(biāo)數(shù)據(jù)，得出指標(biāo)體系中第二層四項(xiàng)因素即技術(shù)、管理、戰(zhàn)略、人才的評(píng)估值。

將層次結(jié)構(gòu)模型中每一層的各要素，用于上一層的相關(guān)因素作為比較準(zhǔn)則，根據(jù)重要程度相互間進(jìn)行兩兩比較，形成的矩陣即為判斷矩陣。AHP采用1～9標(biāo)度方法，1表示兩元素同樣重要，3、5、7、9分別表示一個(gè)元素比另一個(gè)元素稍微重要、明顯重要、強(qiáng)烈重要、絕對(duì)重要；2、4、6、8表示兩個(gè)相鄰奇數(shù)標(biāo)度的中值[14]。如上述層次結(jié)構(gòu)中B1技術(shù)因素與下一層的C1計(jì)算機(jī)軟件、C2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、C3環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施有關(guān)，構(gòu)造判斷矩陣如表1所示。同理可分別得出C4～C11對(duì)于B2、C12～C14對(duì)于B3、C15～C18對(duì)于B4之間的判斷矩陣。

表1 C1、C2、C3對(duì)于B1的判斷矩陣

2.3 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重及其一致性檢驗(yàn)

對(duì)于每一個(gè)判斷矩陣A，可以對(duì)應(yīng)一個(gè)特征方程AW＝λW，其中λ為A的最大特征根，W為對(duì)應(yīng)于λ的特征向量。根據(jù)判斷矩陣計(jì)算本層指標(biāo)的權(quán)重即求解特征方程的解向量W并歸一化的過(guò)程。最后得到歸一化后的向量，可認(rèn)為是本層次各因素以上一層次因素為比較準(zhǔn)則時(shí)，比較后的相對(duì)重要性標(biāo)度即權(quán)重。和積法計(jì)算權(quán)重的計(jì)算過(guò)程如下：

（1）將判斷矩陣的每列元素作歸一化處理，其元素的一般項(xiàng)為式（1）

（2）將每列經(jīng)歸一化后的元素按行相加得式（2）

（4）計(jì)算最大特征根λmax式（4）

得到C1計(jì)算機(jī)軟件、C2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、C3環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)B1技術(shù)因素的指標(biāo)權(quán)重

同理可得到C4～C11、C12～C14、C15～C18分別對(duì)B2、B3、B4的指標(biāo)權(quán)重。

在對(duì)同一層次上的各因素作兩兩比較時(shí)，很可能出現(xiàn)所用的比較尺度前后不一致的現(xiàn)象，當(dāng)這種不一致的程度較大時(shí)可能得出錯(cuò)誤的計(jì)算結(jié)果，為此，在對(duì)每一層次作單排序時(shí)，均需作一致性檢驗(yàn)[15]。

將權(quán)重指標(biāo)W1與C1、C2、C3元素對(duì)應(yīng)相乘再求和得到的數(shù)值為B1技術(shù)因素的評(píng)估值，同理可得B2、B3、B4因素的評(píng)估值。如此，利用AHP模型，采用定性與定量相結(jié)合方法，得到評(píng)價(jià)指標(biāo)體系第二層因素的評(píng)估值。

3 電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全評(píng)估的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

3.1 評(píng)估模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理能力可有效處理信息含糊、不完整、存在矛盾等復(fù)雜環(huán)境的認(rèn)知判斷問(wèn)題，是目前應(yīng)用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型[16]。BP算法屬于有監(jiān)督的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)規(guī)則采用最速下降法，其主要思路是利用樣本，采用梯度搜索技術(shù)，不斷反向傳播誤差以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值，直至將網(wǎng)絡(luò)誤差訓(xùn)練至最小。一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有三層，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

樣本的輸入值從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，并傳向輸出層得到輸出值。每一層神經(jīng)元只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)，如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將輸出信號(hào)的誤差沿原來(lái)的連接通路返回，通過(guò)修改各層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值，使誤差降至最小[8]。

電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全評(píng)估的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、輸出層組成。其中各層對(duì)應(yīng)如下。

（1）輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)結(jié)合具體問(wèn)題確定。因其對(duì)應(yīng)電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全評(píng)估指標(biāo)體系的第二層，故輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4個(gè)。即技術(shù)因素、管理因素、戰(zhàn)略因素、人員因素。

（2）隱含層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層，位于輸入層、輸出層之間，可以為一層或多層結(jié)構(gòu)，而且它也被看作是輸入模式在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種內(nèi)部表示。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定與網(wǎng)絡(luò)性能密切相關(guān)。如果隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)過(guò)少，網(wǎng)絡(luò)不具備充分的學(xué)習(xí)能力和信息映射能力，容錯(cuò)能力也會(huì)降低；如果隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)過(guò)多，會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜，迭代次數(shù)增加，網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小值。

隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)l可先由式（5）、（6）[18]之一初步確定，再通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練的方法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際效果增減隱含層個(gè)數(shù)，以期達(dá)到最佳網(wǎng)絡(luò)效果。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

其中m，n分別為輸入層神經(jīng)元數(shù)和輸出層神經(jīng)元數(shù)，a為（1，10）間的自然數(shù)。

（3）輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)同樣結(jié)合具體問(wèn)題確定。網(wǎng)絡(luò)輸出得到一個(gè)評(píng)估值，故輸出層神經(jīng)元為1個(gè)。根據(jù)國(guó)家《信息安全技術(shù)—信息系統(tǒng)安全等級(jí)保護(hù)定級(jí)指南》的要求，將信息安全評(píng)估結(jié)果分為5個(gè)等級(jí)，分別代表：很安全、比較安全、安全、危險(xiǎn)和很危險(xiǎn)[19]。其中，每個(gè)等級(jí)表示的范圍代表網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值，如表2所示。

表2 安全等級(jí)劃分

3.2 BP算法推導(dǎo)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行步驟一般可以分為6步：

（1）網(wǎng)絡(luò)初始化，初始化的內(nèi)容包括三層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值和閾值w1，w2和θ1，θ2，一般賦予權(quán)值和閾值（－1，1）間的隨機(jī)數(shù)，也可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定；

（2）輸入第1個(gè)學(xué)習(xí)樣本對(duì)，即學(xué)習(xí)樣本的輸入層的輸入和目標(biāo)值，然后計(jì)算隱含層各神經(jīng)元的輸入u式（7）和輸出h式（8），輸出層各神經(jīng)元的輸入l式（9）和輸出y式（10），即

式（7）中x表示樣本的輸入值，式（8）、（10）中f一般采用Sigmoid函數(shù)，即

（4）計(jì)算連接到輸出層單元t上的權(quán)值誤差δt式（11），連接到中間層單元j上的權(quán)值誤差σj式（12）

式（11）中ot為樣本的期望值

（5）更新連接權(quán)值w2式（13）、w1式（15）和閾值θ2式（14）、θ1式（16），即

式中α，β為預(yù)設(shè)的學(xué)習(xí)速率。

（6）輸入下一個(gè)學(xué)習(xí)樣本對(duì)，返回步驟（2），直至全部訓(xùn)練完畢。

4 仿真及測(cè)試

根據(jù)電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為由AHP模型所得4項(xiàng)指標(biāo)，即技術(shù)、管理、戰(zhàn)略、人員因素評(píng)估值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出只有1項(xiàng)，即對(duì)電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)的信息安全評(píng)估分值。經(jīng)過(guò)反復(fù)訓(xùn)練表明，當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為12時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)的收斂性能最優(yōu)。隱含層、輸出層神經(jīng)元均采用Sigmoid傳遞函數(shù)。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果

算法用MATLAB語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選為4，學(xué)習(xí)速率為0.05，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)50次訓(xùn)練，收斂誤差為0.003。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用到評(píng)估之前，需要先后經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和檢驗(yàn)過(guò)程，訓(xùn)練和檢驗(yàn)過(guò)程分別利用訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本。若訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)檢驗(yàn)，得到輸出值與樣本目標(biāo)值之間誤差過(guò)大，則需重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)等初始值，直到誤差滿足要求才認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)有良好的評(píng)價(jià)能力。實(shí)例采用15組樣本作為學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本，其中5組作為檢驗(yàn)樣本，通過(guò)數(shù)據(jù)回放的方式對(duì)建立的BP ANN模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練效果如圖3所示。圖中橫坐標(biāo)為循環(huán)迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)為誤差變化，從圖中看出，網(wǎng)絡(luò)權(quán)值經(jīng)過(guò)20次迭代調(diào)整后，誤差精度低于預(yù)先設(shè)置，誤差收斂更快且狀態(tài)更穩(wěn)定，具有良好的自適應(yīng)性。

采用檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)，對(duì)訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。實(shí)際輸出安全等級(jí)與期望輸出等級(jí)一致，網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)際輸出值與期望輸出值的最大相對(duì)誤差不超過(guò)3.8%。

表3 檢驗(yàn)結(jié)果

可以得出，提出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有自適應(yīng)性、穩(wěn)定性，誤差小且驗(yàn)證結(jié)果與目標(biāo)輸出相吻合。評(píng)估模型具有可行性，可適用于電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全的綜合評(píng)估。

5 結(jié)束語(yǔ)

提出了基于AHP和BP ANN的電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)信息安全評(píng)估模型，并采用樣本值對(duì)提出的模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證。結(jié)果表明該模型能夠反映電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)的安全運(yùn)行狀態(tài)。基于提出的評(píng)估模型，可以對(duì)電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行安全評(píng)估，及時(shí)揭示電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)中可能存在的信息安全漏洞，進(jìn)而指導(dǎo)電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)信息安全保障系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)施，采取相應(yīng)安全措施，提高電子政務(wù)內(nèi)網(wǎng)信息安全保障水平。

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