基于改进灰色关联度的风险评估方法

更新时间:2023-11-18 13:37:27 阅读: 评论:0

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基于改进灰色关联度的风险评估方法
2023年11月18日发(作者:我的仙女分身)

922 2011,Vo132,No. 计算机工程与设计ComputrEngineerng andDesgn

基于改进灰色关联度的风险评估方法

罗东梅, 秦水介

(贵州大学贵州省光电子技术及应用重点实验室,贵州贵阳550025)

摘 要:为解决信息系统风险评估中资产、威胁、脆弱之间的复杂和不确定性关系,提出一种基于资产的改进灰色关联度的

风险评估方法。该方法以资产为核心,以关联资产为基础识别、量化威胁一脆弱性对,再运用结合相容矩阵法计算权重的改进

算法对信息系统进行风险分析。对某税务局网站系统的实际应用结果表明,该方法能直观、有效地评估系统,评估结果与实

际符合程度较高,为决策和实施保障信息系统的安全措施提供可靠的依据。

关键词:风险评估;灰色关联度;关联资产;威胁一脆弱性对;相容矩阵

中图法分类号:TP309 文献标识码:文章编号:1000—7024(2011)06—1922—04

Riassessment method based on mproved gray correlation degree

LUO Dong—mei, QIN Shuiji

Guizhou Province Key Laboratoror OptoelectoniTechnology and Applcaton,Guizhou Universiy,Guiyang 550025,China)

Abstract:To deal wih the complexiy and uncertainty among assets threat and vulnerabiliy of the information system,an risk

assessment method based on the assests with improved ay correlation degree is proposed.With assets as core,threat・the vnerabili

s identied and quantied based on the aeeet—related.Finaly,the risk of nformation system is analyzed using the improved method,

which included of compatibil matrix to calculatweight.The practical application on a certaiweb system of Tax Guizhou Province

proves that can directland effectibely assess the system,and the assessment results are to actual with higher degree.Ican provide re—

iable basis for decision・making and implementation of securit measures to protect information systems.

Key words:risk assessment; ay correlation degree;aeeet—related;teat-the vulnerabil;compatibilty mari

引 言

风险评估作为保障信息系统安全的基础技术,近年来在

该领域的研究和应用得到了很好的发展…。灰色系统理论是 别出的威胁一脆弱性对进行风险计算和分析;抓住了风险评估

由华中科技大学的邓聚龙教授于1982年提出的一种研究少

数据、贫信息不确定性问题的新方法 ,该理论已经成功应用 善了评估的模糊性和笼统性。改进的灰色关联度方法主要体

于农业、经济、交通、医疗、军事等领域,而在信息系统中的应

用不是很多。文献[2】是针对参数评估值的不确定性而提出的

和信息系统风险评估的特点,本文提出一种基于资产的改进

灰色关联度的风险评估方法。该方法主要从资产入手,识别

关联资产的威胁一脆弱性对,运用改进的灰色关联度方法对识

中的核心,建立了比较完善而合理的评估矩阵,一定程度上改

现在运用相容矩阵分析法计算专家权重。

种灰色决策算法,主要以不同信息系统的安全性进行比较,

相容矩阵分析法

信息系统的风险评估过程本身主要就是基于评估者经 没有以风险评估的主要风险要素为基础进行分析;文献[3】则

验、知识、偏好等的评估,因此会存在很大的主观性。为了最

是利用灰色统计原理确定信息安全评估体系的影响因子,再

用层次分析法确定每个影响因子的权重,文中只是文字说明

大程度上的减少这些主观性,需要运用数学方法对其量化。如

果不考虑风险要素的权重值,则可能使评估结果失真,不能客

观的反映风险评估过程。因此本文对评估专家给出的风险评 于运用层次分析法;文献【4.7】主要是运用灰色评估方法中的

了用的灰色统计原理方法,但没有具体介绍怎么运用,重点在

三角白化权函数进行风险计算,是最早应用于信息系统中的 价要素的初始权重值运用相容矩阵分析法进行计算得出综合

的权重值,以使评估结果更符合实际。一般AHP法 、最小平

方法和特征向量法等都需要对判断矩阵 进行一致性检验,

种灰色理论方法,建立的评估体系不完善:文献【8]则是改进

的灰色关联度在编队防空威胁评估中的应用。综合以上分析

收稿日期:2010—07—07;修订日期:2010—09—08。

基金项目:国家自然科学基金项目(50375031);贵州省工业攻关计划基金项目(黔科合GY字【2010]1056);贵州省优秀科技教育人才省长专项

基金项目(黔省专合字(2005)199号)。

作者简介:罗东梅(1984一),女,重庆人,硕士,研究方向为计算机通信与网络安全; 秦水介(1963一),女,贵州贵阳人,教授,博士生导

师,研究方向为光电子技术与应用。E-mail:luodongmei888@163.com

罗东梅,秦水介:基于改进灰色关联度的风险评估方法 2011,Vo132,No.6 1923

而相容矩阵分析法不仅能减少反复重新构造判断矩阵的次数 估规范》 ,《税务系统网络与信息安全管理岗位及其职责(

还能满足判断矩阵的一致性要求,从而简化确定目标属性权

重值。相容矩阵分析法原理概括如下 : 准对该网站系统进行问卷调查和现场检查与测试识别出威胁一

(1)构造判断矩阵 脆弱性对。识别出的部分威胁一脆弱性对描述如表1所示。

P=(P l, =1 (1

行稿)》“ ,《税务系统网络与信息安全风险评估指南》… 等标

对每一个目标属性值赋初始权重;

2)令

一,_ ————一

表1威胁一脆弱性对

威胁.脆弱性对(编号) 威胁描述 脆弱性名称

劫=^/兀P ・2)

X, Xik‘Xkj;

T_Vl 维护人员无一操作(维护人 一些默认配置并不需要,

员误修改配置) 但未关闭

用户访问控制策略 _V2 非授权访问系统资源

配置不合理

得到相容矩阵 =(xo 满足X 1,勘=1/ 满足一致性条件:

3)求目标属性权重

_V3 操作系统感染恶意代码(操作系统本身存在缺陷

_V4 电力故障导致意外停电,使 供电设备无人按期

毒、特洛伊木马、蠕虫等)

=qj/∑q U=12,…, 3)

得网站被关闭 检查、维护

T_V5 设备老化 设备故障

T_V6 用户口令设置不当 维护不当

T_V7 消防设备不足 火灾隐患

_r.V8 硬件设备老化 防尘处理不足

r 一

式中.q= /兀 u=12,…,

k=1

运用改进的灰色关联度方法进行实例析

传统的灰色关联度分析方法是以各因素的样本数据为依

据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小、和次序的。

如果样本数据列反映出两因素变化的态势(大小、方向、速度

等)基本一致,则它们之间的关联度较大;反之,关联度较小。

利用瑞星的漏洞可以获得系

_r_V9 统控制权,把服务器变成 杀毒软件本身漏洞

“批量抓鸡工具”

T-VlO 资料不全导致网站 无软件设计所应具备的

维护任务加大 所有文档

灰色关联分析对数据要求较低且计算量小,能不失真的得出

排序结果,但没有考虑目标属性值权重大小的影响。由于数

据本身的偏差可能会使评估产生误差,影响评估结果,因此必

须考虑其专家的权重。改进的灰色关联度方法即是结合相容

矩阵法确定各目标属性权重,很大程度上减少了主观性带来

的误差。同时,在风险评估中建立完善且合理的评价体系也

丁_Vl1 管理制度和策略不完善 数据备份措施不足

T_V12 管理制度和策略不完善 数据导入管理不完善

_V13 管理制度和策略不完善 移动存储介质管理不足

此系统风险评估分为4个模块:硬件、软件、数据和管理。

限于篇幅,仅以4个模块中的部分资产和识别出的部分威胁一

脆弱性对对其进行算法分析。同样也适用于其他资产和对应

的威胁一脆弱性对风险分析。改进的灰色关联度方法 具体分

析步骤如下:

1)结合某税务局网站系统的特点列出风险评估的对象和 《GB/T22239—2008信息安全技术信息系统安全等级保护基本

目标属性矩阵序列,如表2所示。

非常重要,抓住风险评估的核心而且较全面的风险要素对于

评估信息系统的风险会事半功倍。

现在以某税务局网站系统风险评估为例进行分析。依据

要求》“ ,(GB/20984—2007信息安全技术信息安全风险评

表2风险评价目标属性值

风险评估模块 资产名称 威胁,脆弱性对 威胁.脆弱性对 资产暴露等级 资产重要度 经济损失(万元) 社会影响值 安全控制措施的

(编号) 等级(z) 有效性系数(K) 容易值(v) B) (S) (Y)

T-V1 O.10 0.1

DB服务器 T_V2 50 O.35 O-

外网) __V3 l2 50

硬件

_r.W 20O O.5 0.9

T_V5 50 O.1 O.

l2 30 0 2 0._r_V6

15O O 8 0 95 _r-V7

40 O 5 0.T-V8

0 1

防火墙

机房设施

软件 瑞星杀毒(税务

专用版) __V9 20 35 O.

网站自主开发 数据

原始资料 _V1O 30 O4 0.

T.Vl1 100 O.4 O4

管理 管理制度 T_V12 00 0.45

rr_V13 80 0.5 O.25

1924 2011,Vo132,No.计算机工程与设计Computer Engineerng and Design

此风险评价表综合考虑了风险发生的可能性和风险产生

以后给组织所带来的影响。其中风险发生的可能性由威胁一

脆弱性对的容易值、资产暴露等级、资产重要度等级和安全控

制措施的有效性共同决定:风险产生后所带来的影响则用经

济损失、社会影响值和安全控制措施的有效性进行度量,能比 同理以最劣序列为参考列的最劣参考差序列的绝对矩阵

较完善而全面的评估风险。

根据表2写出风险评价矩阵 ,并根据每个目标属性特定

选择极大值法和极小值法对其进行无量纲处理,为

T—V1 0.667 1.000 1.000 0.050 0.105 O.167

T—V2 0.667 0.750 1.000 0.250 0.368 0.333

T—V3 1.000 0.750 1.000 0.250 0.632 1.000

T—V4 0.750 0.750 1.000 1.000 0.947 0.200

T—V5 0.667 0.500 0.800 0.250 0.842 1.000

T—V6 1.000 0.750 0.800 0.150 0.526 0.500

X=

T—V7 0.167 0.500 0.600 0.750 1.000 0.125

T—V8 0.333 0.250 0.600 0.200 0.737 0.200

T—V9 0.667 0.750 0.800 0.1O0 0.368 0.250

T—V1O 0.667 0.500 0.800 0.15O 0.632 1.000

T—V11 0.500 0.500 0.800 0.500 0.632 0.250

T—V12 1.000 0.750 0.800 0.500 0.474 0.500

T—Vl3 0.750 0.750 0.800 0.400 0.526 0.400

对此矩阵进行无量纲处理时,其中目标属性V,B、Z、S、y都

是呈极大值特性,即属性值越大,表明对其贡献越大;而目标

属性值K则相反呈极小值特性,即属性值越大,反而对其贡献

越小。

2)求理想最优序列为

max{ =12,…, …,

【1.000,1.000,1.000,1.000,1.000,1.000] (4)

负理想最劣序列为

xj

=12,…, _2,…,n)

0. 67,1.250,0.600,0.050,0. 05,0. 67】 5)

则以最优序列为参考列的最优参考差序列的绝对矩阵『

,如下所示

0.333 0.000 0.000 0.950 0.895 0.833

0.333 0.250 0.000 0.750 0.632 0.667

0.000 0.250 0.000 0.750 0.368 0.000

0.250 0.250 0.000 0.000 0.053 0.800

O.333 0.500 0.200 0.750 0.I58 0.000

0.000 0.250 0.200 0.850 0.474 0.500

0.833 0.500 0.400 0.250 0.000 0.875

0.667 0.750 0.400 0.800 0.263 0.800

0.333 0.250 0.200 0.900 0.632 0.750

0.333 0.500 0.200 0.850 0.368 0.000

0.500 0.500 0.200 0.500 0.368 0.750

0.000 0.250 0.200 0.500 0.526 0.500

0.250 0.250 0.200 0.600 0.474 0.600

最优参考差序列的绝对矩阵的最大差为

A(max)=maxmaxC 一 , 1,2,…, =12,…,

O.950 6)

最小差为

A(min)=minmin(X ̄一 ,f=1,2,…, =12,…,

0.000 7)

X一 ,如下所示

0.500 0.750 0.400 0.000 0.000 0.000

0.500 0.500 0.400 0.200 0.263 0.166

0.833 0.500 0.400 0.200 0.527 0.833

0.583 0.500 0.400 0.950 0.842 0.033

0.500 0.250 0.200 0.200 0.737 0.833

0.833 0.500 0.200 0.100 0.421 0.333

X一比 =

0.000 0.250 0.000 0.700 0.895 0.042

0.166 0.000 0.000 0.150 0.632 0.033

0.500 0.500 0.200 0.050 0.263 0.083

0.500 0.250 0.200 0.450 0.527 0.833

0.333 0.250 0.200 0.045 0.527 0.083

0.833 0.500 0.200 0.450 0.369 0.333

0.583 0.500 0.200 0.350 0.42l 0.233

最劣参考差序列的绝对矩阵的最大差为

A max)=maxmax(=12,…, =1,2,…,”)=0.950(8)

最小差为

A'min)=minmin ,_‰=12,…,_『=1,2,…,n)=0.000(9)

3)计算风险评价矩阵的最优差序列的灰关联系数y 和最

劣差序列的灰关联系数 。其中

i=1,2,2'【l0)

-—A'min)4A'max)

一—2,…, 1,…,n)(11

_ ̄+4—max)’…’J一…’

上面两公式中的‘为分辨系数,在(0,)内取值。一般情况

下根据数据特征在0.1与0.5之间取值,‘越小越能提高关联系

数间的差异,反映比较样本与参考样本在某个指标的关联程

度。此处<取0.4,因此可得由最优差序列的灰关联系数所组

成的矩阵y'如下所示

0.533 1.000 1.000 0.286 0.298 0.313

0.533 0.603 1.000 0.336 O.375 0.363

1.000 0.603 I.000 0.336 0.508 1.000

0.603 603 1.000 1.000 0.876 0.322

0.533 0.432 0.655 0.336 0.708 1.000

1.000 0.603 0.655 0.309 0.445 0.432

Y=

0. 0.432 0.487 0.603 1.000 0.303

0.363 0.336 0.487 0.322 0.59 0.322

0.533 0.603 0.655 0.297 0.375 0.336

0.533 0.432 0.655 0.309 0.508 1.000

0.432 0.432 0.655 0.432 0.508 0.336

1.000 0.603 0.655 0.432 0. 0.432

0.603 0.603 0.655 0.388 0.445 0.388

同理,最劣差序列的灰关联系数所组成的矩阵 ,如下所示

罗东梅,秦水介:基于改进灰色关联度的风险评估方法 2011,Vo132,No.6 1925

0.432 0.336 0.487 1.000 1.000 1.000

0.432 0.432 0.487 0.655 0.59 0.696

O.3l3 0.432 0.487 0.655 0.4l9 0.313

0.395 0.432 0.487 0.286 0.11 0.920

0.432 0.603 0.655 0.655 0.792 0.474

0.13 0.432 0.655 0.792 0.474 0.533

y,= 1.000 0.603 1.000 0.352 0.298 0.900

0.696 1.000 1.000 0.717 0.375 0.920

0.432 0.432 0.655 0.884 0.591 0.821

0.432 0.603 0.655 0.792 0.4l9 0.313

0.533 0.603 0.655 0.458 0.419 0.821

0.13 0.432 0.655 0.458 0.507 0.533

0.395 0.432 0.655 0.52 0.474 0.620

4)风险评价矩阵中的目标属性值的权重计算

由风险评估专家最终确定6个目标属性的初始权重值依

次为

V,B,Z,S, =(0.24,0.10,0.2,0-20,0.4,0.18) 12)

根据相容矩阵法中的式(1)构成风险评价目标属性值的判

断矩阵 为

A=

判断矩阵的对角线上的元素是自身与自身的比值,因此

全为1,以对角线为对称轴的两侧数据成倒数关系。判断矩阵

反映目标属性值的相对重要性程度。

再由式(2)计算出相容矩阵曰为

0.9999 2.3998 1.9999 1.1999 1.7141 1.3335

O.4l67 1.0001 0.8335 0.5001 0.7144 0.5557

0.5000 1.2001 1.0001 0.6000 0.8572 0.6668

R=

0.8333 2.0000 1.6667 1.0000 1.4285 1.11 13

0.5833 1.4000 1.1667 0.7000 1.0000 0.7779

0.7500 1.8001 1.5001 0.9000 1.2857 1.0002

相容矩阵能满足判断矩阵的一致性,不会受评估专家的

主观判断影响。

根据式(3),可得最终的目标属性权重值为

Z,S, =(O.2449,0.0210.1225,0.2041,0.1429,0.1837)(13)

5)计算风险评价矩阵的改进综合灰关联度n

加入式(13)的目标属性权重值可计算出改进的最优灰关

联度为

IPi-best=

1,2,…, )=(0.51365,0.5033,0.7537,0.7200,0.6082,

, 1

0.5926,0.5019,0.39210.4482,0.5741,0.4525,0.6140,0.5034)(14)

同理,利用目标属性权重式(13)可计算出改进的最劣灰关

联度为

1,2,…,m)=(0.7303,0.5554,0.4314,0.4722,0.4873,

J=1

0.5282,0.7086,0.7638,0.6457,0.5265,0.5764,0.4647,0.5089)(1 5)

再由综合灰关联度公式

O O

7 0 1 O

n=1/(1+rdn f:1,…, (16)

可得改进的综合灰色关联度为

【0.1 704,0.2260,0.4045,0.3647,0.3082,0.2796,0.1 9,

4 0

0 0

0.115l,0.1679,0.2721,0.1934,0.3240,0.2473) (17)

0 0

2 O

6)风险评价矩阵排序为:

0 8

0 3

最优灰关联度排序为:T-V3>T-V4>T-V12>T-V5>T-V6>

0 3

T_V10>T-V1>T-V13>T-V2>T-V7>T-Vl】>T-V9>T-V8。

1 0

2 5

O 0

最劣灰关联度排序为:T-V3>T-V12>T-V4>T-V5>T-V13>

O 0

T-V10>T-V6>T-V2>T-V11>T-V9>T-V7>T-V1>T-V8。可见其排序

1 0

1 1 7 7

不一致,因此求其综合灰关联度。

4 4

综合灰关联度排序为:T-V3>T-V4>T-V12>T-V5>T-V6>

l O

3 5

T_V10>T-V13>T-V2>T-Vll>T_V7>T_VI>T-V9>T-V8。

3 6

从结果可知对于外网的DB服务器上由于操作系统和服

务器应用系统本身的缺陷使得服务器系统感染恶意代码(病

毒、特洛伊木马、蠕虫等)的风险最高,急需解决。其次是由于

没有专人负责定时检查和维护供电设备,可能导致电力故障,

给组织带来巨大损失,因此需要完善管理职责分配,落实到

位,确保系统运行安全。此评估结果能比较直观地看出网站

系统的外网DB服务器是高危资产,并明确其面临的何种威

胁一脆弱性对风险最高,与实际风险评估结果符合程度较高。

3种灰色关联度排序的开始与结尾的威胁一脆弱对基本一致,

只有中间部分的存在一些差异,说明灰色关联度方法能比较

平稳地显示评估结果,适用于信息系统的风险评估。

改进的灰色关联度方法比传统的算法更准确,再结合风

险评估的核心要素构建比较完善的评估体系,使得评估结果

能客观反映整个风险评估过程。

结束语

本文以资产为核心,重点运用威胁-脆弱性对的概念,再

以此为基础通过主要的6个风险评价目标建立风险评价矩阵。

运用相容矩阵法构造判断矩阵计算目标属性的权重值,与灰

色关联分析法结合起来,得出改进的综合灰色关联度算法,并

分析了某税务局网站系统的部分资产的风险,以便及时解决,

在一定程度上解决了由于主观评价因素造成的影响。由于一

个信息系统的资产比较多,而每个资产所面临的威胁一脆弱性

对也不一样,但也有某些关联,因此以资产为核心进行威胁一

脆弱性对的识别时一个比较复杂的过程。今后的工作是如何

更有效的把资产关联起来进行分析简化风险计算过程以及实

现风险评估软件的应用。

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系统测试与结果分析

首先利用万用表测试智能电池系统硬件电路的各关键测

试点的电压,均在合理的范围内。加载和卸载外接适配器或

电池,各指示灯指示正常。

利用上文所写的嵌入式主机程序作为测试软件测试智能

电池系统的充放电过程。图6是智能电池的从满电量至5%

电量的放电曲线图。当电量低于8%时,每隔60s,系统即会进

行一次低电量警告;而当电量低于5%时,系统在提示之后30s

即自动关闭。

时间/

・~电压;+温度/2;—-一电流

图7智能电池充电曲线

信的做法,转而通过单片机实现电池与主机之间的互通,主机

只需要提供一个串口即可方便有效的管理智能电池。目前该

智能电池系统已在多套嵌入式系统中得到了应用,运行良好,

具有非常好的安全性、可靠性、可移植性。

参考文献

时I司/mi

庄建华,刁超.基于SMBus的便携式设备智能电池系统的实现

-~电压;+温度12;+电流

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图6智能电池放电曲线

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图7是智能电池从5%电量至满电量充电曲线图,该曲线

术,2007,31(11)930—933.

图与理想充电曲线图基本一致。另外,从图6和图7中可以

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看到电池无论在充电还是放电过程中其温升都在7℃以内,这

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整个测试过程表明,智能电池系统能够有效的对智能电

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状态,实现了最初的设计目标。

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结束语

[7】LTC4007一l datasheet[Z].USA:Linear Technology,2005.

本文首先构建基于嵌入式计算平台的智能电池系统,较

【8】 MarGurries.Next generation no compromise battery chargers

为详细的介绍了各部分的组成结构和工作原理。在嵌入式主

J].Linear technol0gy,2003(3):24—26.

机与智能电池通信方面,摒弃主机直接通过SMBUS与电池通

【9】 bq20z95 Technical Reference[Z].USA:Texas Instruments,2007.

(上接第1925页)

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基于改进灰色关联度的风险评估方法

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