最后输出攻击方法的排序为缓冲区溢出攻击注入攻击攻击。为简化分析，建立指标树级指标与评估等级之间的隶属关系表，如表所示方法效能评估实验，通过双因子主观客观赋权方法进行赋权，对于级评估指标集分别采用和，函数计算各级评估指标的权值向量值。指标树终端结点指标隶属函数采用神经网络算法计算。各隶属函数的备择集，采用级评判等级，其中优良中差，即输出层节点数个数为由应用层攻击领域知识提取输入层的节点数权衡计算量与计算精度，选取常数由式计算得到神经网络模型结构为图归化权重向量基于评估指标树，采用算法对泛洪攻击方法进行层模糊综合评判，分别计算评判矩阵值后，计算第级指标的评判矩阵为公式由双因子主观客观赋权方法计算用程序管理数据的行为特征。选取具有代表性的注入攻击攻击缓冲区溢出攻击种攻击方法进行验证。注入攻击采用了注入路径语言注入跨站点脚本注入攻击方式攻击采用了流量型连接型和特殊协议缺陷型攻击方式缓冲区溢出攻击采用了活动记录函数指针和长跳转缓冲区攻击方式。指挥信息系统应用层攻击指标体系评估指标体系建立指挥信息系统应用层攻击级评估指标体系评估指标树，如表所示。表中，为指标树的分支结点指标因素，为指标树终端结点指标因素由于个层次指标数量分别为，因此记作指标体系。对指挥信息系统应用层攻击后，按照攻击目标可分为对应用基础层的攻击层攻击效能模糊综合评估方法应用于指挥信息系统的研究军事通讯论文通过双因子主观客观赋权方法进行赋权，对于级评估指标集分别采用和，函数计算各级评估指标的权值向量值。指标树终端结点指标隶属函数采用神经网络算法计算。各隶属函数的备择集，采用级评判等级，其中优良中差，即输出层节点数个数为由应用层攻击领域知识提取输入层的节点数权衡计算量与计算精度，选取常数由式计算得到神经网络模型结构为图归化权重向量基于评估指标树，采用算法对泛洪攻击方法进行层模糊综合评判，分别计算评判矩阵值后，计算第级指标的评判矩阵为公式由双因子主观客观赋权方法计算，进行加权平均，争基于应用层协议分析的应用层实时主动防御系统计算机学报，钱亚冠，卢红波，纪守领，等种针对基于入侵检测系统的毒性攻击方法电子学报，金菊良，魏鸣，丁晶基于改进层次分析法的模糊综合评价模型水利学报，王会梅，江亮，鲜明，等计算机网络攻击效果灰色评估模型和算法通信学报，黄亮，冯登国，连峰，等种基于多属性决策的防护措施遴选方法软件学报，黄亮，冯登国，连峰，等基于神经网络的防护绩效评估计算机研究与发展，吕跃进基于模糊致矩阵的模糊层次分析法的排序模糊系统与数学，李雄伟，于明，杨义先，等法在网络攻击效果评估中的应用北京邮电大学学报，田钦谟模糊综合评价中的若指挥信息系统应用层攻击建立了具体的指标体系，提出的双因子主观客观赋权方法具有更好的综合性，相比于灰色评估方法经验固化的线性隶属函数，采用神经网络模型能够基于历史经验数据训练建立非线性指标因素隶属函数，具有持续改进能力。结论本文在研究指挥信息系统应用层攻击方法的基础上，建立了指挥信息系统应用层攻击效能模糊综合评估方法，理论与实验分析结果表明与传统评估方法相比，面向指挥信息系统应用层攻击建立的级评估指标体系更完整。与熵值法相比，双因子主观客观赋权法综合专家法层次分析法变异系数法和均方差法，提高了评估权重计算方法的综合性。应用人工神经网络理论建立模糊隶属函数，能够通过持续改进提高模拟输入和输为明确评估指标因素与结果之间的关系，下面给出单因素模糊评估定义。定义单因素模糊评估定义为因素集到备择集评判集的模糊映射公式式中为因素对备择集的模糊评判值为因素数，为评判结果等级数。从指挥信息系统应用层攻击效能评估需求出发，评估可分为单攻击方法和多种攻击方法攻击效能评估。单攻击方法的攻击效能评估须给出备择集评判等级，多种攻击方法的攻击效能评估需给出它们之间攻击效能的排序。下面给出表所述评估指标体系的攻击效能模糊综合评估算法。算法单攻击方法的攻击效能模糊综合评估算法步骤如下将指标因素划分为，为级赋权偏好因子，为级赋权偏好因子双因子主观客观赋权函数具有如下性质若，则表示完全采用客观赋权若，表示偏好客观赋权若，则表示主观客观平均赋权且权衡专家法和层次分析法的级赋权偏好因子可调若，表示偏好主观赋权若，则表示完全采用主观赋权若，则表示采用专家法变异系数法和均方差法综合赋权若，且，表示在主观赋权时偏重层次分析法若，则表示种赋权方法平均赋权若，且，则表示在主观赋权时偏重专家法若且，则，主客观赋权法，该方法通过引入级主观客观赋权偏好因子和统了专家法层次分析法变异系数法和均方差法，提高评估权重计算方法的综合性。攻击效能模糊综合评估算法基于模糊映射和综合评判原理在建立多级评估指标集的基础上，提出攻击效能模糊综合评判方法。该方法采用提出的双因子主观客观赋权函数计算各级指标集的权重向量，基于各指标特征采用反向传播神经网络算法设计指标因素隶属函数，建立攻击效能综合评估模型，实现指标单因素评估和模糊综合评估。如果向量是严格递增有序的，则输出攻击方法的排序结果为公式否则执行步骤如果向量中任意两个相邻元素相等，则将向量的最大元素值与向量中最大元素值进行比较，元素值大的将排在前面，系的攻击效能模糊综合评估算法。算法单攻击方法的攻击效能模糊综合评估算法步骤如下将指标因素划分为，。定义定义为归化指标权重向量，其中，为指标数量分别定义为专家法层次分析法变异系数法和均方差法的归化指标权重向量。定义双因子主观客观赋权函数定义为公式式中函数表示向量归化运算为级赋权偏好因子，为级赋权偏好因子双因子主观客观赋权函数具有如下性质若，则表示完全采用客观赋权若，表示偏好客观赋权若，则黄亮，冯登国，连峰，等基于神经网络的防护绩效评估计算机研究与发展，吕跃进基于模糊致矩阵的模糊层次分析法的排序模糊系统与数学，李雄伟，于明，杨义先，等法在网络攻击效果评估中的应用北京邮电大学学报，田钦谟模糊综合评价中的若干问题模糊系统与数学，郭严赞，季新生，刘彩霞，等种基于模糊综合评价的网络攻击后果评估方法计算机应用研究冯永新，赵运弢，苏广楠，等种泛洪攻击效能模糊评估方法兵工学报，常帅，孙品，王勇军，等网络攻击源威胁行为评估方法研究小型微型计算机系统，黄迎春，牟鑫明指挥信息系统应用层攻击效能模糊综合评估方法兵工学报，基金辽宁省自然科学基层攻击效能模糊综合评估方法应用于指挥信息系统的研究军事通讯论文，表示采用层次分析法变异系数法和均方差法综合赋权若且，则表示完全采用层次分析法赋权若且，则表示完全采用专家法赋权。将式方法称作双因子主客观赋权法，该方法通过引入级主观客观赋权偏好因子和统了专家法层次分析法变异系数法和均方差法，提高评估权重计算方法的综合性。攻击效能模糊综合评估算法基于模糊映射和综合评判原理在建立多级评估指标集的基础上，提出攻击效能模糊综合评判方法。该方法采用提出的双因子主观客观赋权函数计算各级指标集的权重向量，基于各指标特征采用反向传播神经网络算法设计指标因素隶属函数，建立攻击效能综合评估模型，实现指标单因素评估和模糊综合评指标隶属函数是很困难的。针对该问题，本文应用神经网络算法建立指标隶属函数，先建立近似的隶属函数，然后通过学习逐步修改，使之完善。评估指标隶属函数的构建采用结构的层神经网络，即输入层神经元节点个数为，隐含层神经元节点个数为，输出层神经元节点个数为应用式确定隐含层节点公式式中为之间的常数。层攻击效能模糊综合评估方法应用于指挥信息系统的研究军事通讯论文。定义定义为归化指标权重向量，其中，为指标数量分别定义为专家法层次分析法变异系数法和均方差法的归化指标权重向量。定义双因子主观客观赋权函数定义为公式式中函数表示向量归化运算评估方法相比，面向指挥信息系统应用层攻击建立的级评估指标体系更完整。与熵值法相比，双因子主观客观赋权法综合专家法层次分析法变异系数法和均方差法，提高了评估权重计算方法的综合性。应用人工神经网络理论建立模糊隶属函数，能够通过持续改进提高模拟输入和输出数据非线性关系的模型精度，提高了评估方法的适用性。提出的模糊综合评估算法可实现单攻击效果的模糊量化和多种攻击的模糊排序，能够更好地针对指挥信息系统的应用层攻击方法进行有效评估。参考文献路云飞，李琳琳，张壮，等新代指挥控制系统信息化能力分析与评估计算机科学，徐志伟，曾琛，朝鲁，等面向控域的体系结构种智能万物互联的体系结构风格计算机研究与发展，样向量被重新排列成公式式中为整数序列的个排列，则输出攻击方法的排序结果为公式算法中，对于指标树终端结点的第层次模糊综合评判，无论是权重向量集还是指标因素评判结果集均为模糊集，因此采用算子∧，∨能更好地体现模糊评判特点。对于第第层次模糊综合评判，只有权重向量集是模糊集，因此采用算子，使计算结果更符合评估特点。基于表所示的评估指标体系，按照算法和算法的步骤，建立攻击效能综合评估模型，如图所示。图攻击效能综合评估模型指标因素隶属函数由于攻击目标的系统结构和状态是很难确定的，因此只能在模拟敌方能力的目标系统上进行攻击评估测试，导致在输入不明确状态下确定，表示主观客观平均赋权且权衡专家法和层次分析法的级赋权偏好因子可调若，表示偏好主观赋权若，则表示完全采用主观赋权若，则表示采用专家法变异系数法和均方差法综合赋权若，且，表示在主观赋权时偏重层次分析法若，则表示种赋权方法平均赋权若，且，则表示在主观赋权时偏重专家法若且，则表示