[发明专利]一种移动网络可信性的评估方法及装置

说明书

本申请提供了一种移动网络可信性的评估方法及装置，方法包括：遍历待测试的移动网络，获取移动网络的可信信息数据；可信信息数据包括连通性数据、可用性数据以及有效性数据；将可信信息数据与预设的对比数据库进行对比，获取初始处理数据；对比数据库根据历史可信信息数据以及历史专家测定结果建立；将初始处理数据输入预先训练好的第一评估模型中，获取第一评估结果；第一评估模型包括初始处理数据以及评估结果的对应关系；初始处理数据输入预先训练好的第二评估模型中，获取第二评估结果；根据初始处理数据、第一评估结果以及第二评估结果，确定评估结果。本申请就评估过程的主观因素与客观因素相结合，提高了对移动网络安全评估的针对性。

技术领域

本申请涉及网络可信性的评估技术领域，特别涉及一种移动网络可信性的评估方法及装置。

背景技术

随着无人移动技术的快速发展，网络中无人移动平台类型和无人移动平台数量不断增加，无人移动平台功能也不断多样化。无人移动平台的变化，使得无人移动平台网络层次逐渐增多，网络架构日益复杂，也随之出现了以移动网络为代表的新型复杂网络。移动网络芯片具有集成度高以及空间复杂环境的特征，因此，移动网络所面临的可信性要求也较高，同时，硬件故障、软件故障、网络攻击等安全事件对网络可信性也造成一定的影响。为了有效预防信息安全事件，提升网络的可信性，需要对移动网络的可信性进行评估，并根据评估结果及时调整移动网络的安全策略。可信评估作为信息安全领域内识别和分析风险的有效方法，在各个网络系统中得到了广泛应用

目前已有的有关移动网络可信性的评估方法包括专家评估方法，此方法依靠专家经验对移动网络可信性进行判断。专家评估方法能够有针对性地评估的系统，直接提供推荐的保护措施和结构框架等。而该方法过于依赖专家的人为判断，会存在一定的主观因素。

为了解决现有移动网络可信性的评估方法中主观因素过强的因素，研究人员提出了多种解决方法，类似的包括基于模糊神经网络进行移动网络可信性的评估方法，或者基于基于混沌粒子群优化BP神经网络的移动网络可信性的评估方法。但是这些改进方法都仅使用了智能神经网络，在已知信息较少的情况下，完全不考虑主观因素，未能给出合理地有针对性的评估结果。

基于此，目前亟需一种移动网络可信性的评估方法，用于现有技术中评估方法主观因素与客观因素相割裂的问题。

发明内容

本申请提供了一种移动网络可信性的评估方法及装置，可用于解决现有技术中评估方法主观因素与客观因素相割裂的问题的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种移动网络可信性的评估方法，所述方法包括：

遍历待测试的移动网络，获取所述移动网络的可信信息数据；所述可信信息数据包括连通性数据、可用性数据以及有效性数据；

将所述可信信息数据与预设的对比数据库进行对比，获取初始处理数据；所述对比数据库包括可信信息数据以及初始处理数据的对应关系；所述对比数据库根据历史可信信息数据以及历史专家评估结果建立；所述初始处理数据反应待评估移动网络的初始可信评估结果；

将所述初始处理数据输入预先训练好的第一评估模型中，获取第一评估结果；所述第一评估模型包括初始处理数据以及评估结果的对应关系；

所述初始处理数据输入预先训练好的第二评估模型中，获取第二评估结果；所述第二评估模型包括初始处理数据以及评估结果的对应关系；

根据所述初始处理数据、所述第一评估结果以及所述第二评估结果，确定评估结果。

结合第一方面，在第一方面的一种可实现方式中，将所述可信信息数据与预设的对比数据库进行对比，获取初始处理数据，包括：

确定出所述对比数据库中与所述可信信息数据一致的目标对照数据，并根据预设的评估等级，确定所述初始处理数据。

结合第一方面，在第一方面的一种可实现方式中，所述第一评估模型采用以下方法确定：