摘要：为了解决信息安全风险评估方法主观性大、建模时间长、分类正确率低的问题,提出了基于决策树的智能信息安全风险评估方法。该方法利用层次分析法对信息安全风险评估因素进行层次分解,利用机器学习中的决策树分类算法对数据进行分类。实例分析表明：与基于支持向量机的信息安全风险评估方法相比,在处理央企、银行、ZF等单位风险评估过程中得到的离散型数据时,基于决策树的智能信息安全风险评估方法对数据类别分布无要求,分类正确率提高了2倍,且分类速度快。因此该方法更适合应用于实际的信息系统风险评估中。

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