一种基于改进PFS算法优化SND的信息安全风险评估方法

本文介绍了一种改进的勾股模糊集(PFS)算法，用于优化软件定义网络(SDN)信息安全风险评估。SDN环境的风险评估需要考虑其固有的不确定性。传统的评估方法在处理这些不确定性方面存在局限，本研究采用勾股模糊集理论将风险因素表示为模糊变量，从而增加了评估的准确性。本文提到了层次分析法和决策试验与评估实验室方法。将这些方法与勾股模糊集结合，可以有效提高SDN风险评估模型的综合性能通过对传统的SDN风险评估算法进行优化，研究者调整了算法中的关键参数，以适应SDN环境的特殊需求。这种改进提高了评估模型的准确性，总之，本发明在信息安全领域表现出显著优势，能够帮助各种信息系统准确、有效地评估和应对潜在的安全威胁。