因子分析和神经网络的信息系统风险评估模型

摘要

信息系统风险变化具有随机性、不确定性,传统方法无法准确考虑信息系统风险这些变化特点,导致当前信息系统风险评估的可靠性差、评估精度低.为了改善信息系统风险评估效果,设计基于因子分析和神经网络的信息系统风险评估模型.首先,分析当前信息系统风险评估的国内外研究现状,构建完整的信息系统风险评估指标;然后,采用因子分析法从原始信息系统风险评估指标中提取重要的指标,采用神经网络对信息系统风险评估的训练样本进行学习,构建信息系统风险评估模型;最后,通过仿真对比实验验证所提模型的合理性和优越性.结果表明,所提模型可以准确描述信息系统风险变化的随机性、不确定性,获得高精度的信息系统风险评估结果,改善了信息系统风险评估效率,信息系统风险评估的整体性能要优于当前其他信息系统风险评估模型.