吳 菡 鄧 剛 史軍濤 張振坤
(1.廣州軍區(qū)空軍氣象中心 廣州 510080)(2.空軍預警學院裝備處 武漢 430019)(3.空軍預警學院研究生管理大隊 武漢 430019)(4.湖北青年職業(yè)學院 武漢 430079)
隨著信息化裝備的不斷發(fā)展和更新,以網(wǎng)絡化信息系統(tǒng)為作戰(zhàn)目標的網(wǎng)絡對抗已經(jīng)成為一種重要的作戰(zhàn)樣式,對網(wǎng)絡對抗效能的評估就顯得尤為重要。文獻[1]提出了通用裝備效能評估的三個層次,這個對于網(wǎng)絡對抗效能評估具有一定的借鑒意義。文獻[2]依據(jù)網(wǎng)絡對抗的體系結構,通過分析影響網(wǎng)絡對抗效能的主要因素,建立了網(wǎng)絡對抗效能評估的指標體系,并利用AHP法確定了各指標的權重,為進行網(wǎng)絡對抗效能的評估打下了的基礎。但是,這些方法對專家的經(jīng)驗依賴較大,存在評估過程中的隨機性以及參評專家主觀上的不確定性。云模型作為不確定性人工智能的重要理論和工具,把空間實體的模糊性和隨機性集成到一起,在一定程度上克服了以上方法的局限性,能夠較好地處理定性定量信息的相互轉換,且最大程度地減少人工干預,為定性定量相結合的信息處理提供了有力工具[3]。本文應用云模型對網(wǎng)絡對抗效能進行評估,使評價結果更加科學、合理。

圖1 網(wǎng)絡對抗效能指標體系
網(wǎng)絡對抗[4]是在網(wǎng)絡空間中,通過接入、探測、滲透、阻塞、控制、欺騙、破壞等進攻性手段對網(wǎng)絡化信息系統(tǒng)的傳輸、處理、存儲、控制等單元進行影響,降低、破壞目標信息系統(tǒng)的使用性能和影響敵方的認知,同時保護己方網(wǎng)絡化信息系統(tǒng)正常發(fā)揮效能而采取的各種措施的總和。由于網(wǎng)絡對抗活動涉及的因素種類多,內(nèi)容復雜,關聯(lián)性較強,評估所涉及的要素數(shù)量和層次都很多,而且評估效能不可能脫離對其自身技術性能的依賴,尤其是對某些較為確定的技術指標與物理性能的依賴,所以在評估方法上還是要以該系統(tǒng)的技術性能為基礎,建立系統(tǒng)的效能評估體系結構。在網(wǎng)絡對抗效能評估指標選取中,應遵循最簡性、可測性、客觀性、完備性、獨立性和一致性原則。
根據(jù)網(wǎng)絡對抗的功能、結構特點,按照網(wǎng)絡對抗效能評估指標選取的原則,確定網(wǎng)絡對抗效能指標體系,如圖1所示。
在系統(tǒng)性能指標體系中,既有用精確數(shù)值型表示的,又有用語言值來描述的。提取n組相關數(shù)據(jù)指標組成決策矩陣,那么n個精確值型表示的一個指標就可以用一個云模型來表示。其中

同時,每個語言值型的指標也可以用一個云模型來表示,那么n個語言值(云模型)表示的一個指標就可以用一個一維綜合云來表征。其中

用一個p維綜合云表示具有p個性能指標的系統(tǒng)狀態(tài)。p個性能指標可以用p個云模型來刻畫,那么p個指標所反映的系統(tǒng)狀態(tài)就可以用一個p維綜合云來表示。當p個指標所反映的系統(tǒng)的狀態(tài)發(fā)生變化時,這個p維綜合云的形狀也發(fā)生變化,相應地它的重心就會改變,p維綜合云的重心T用一個p維向量來表示,即T=(T1,T2,…,Tp)其中,Ti=ai×bi(i=1,2,…,p),ai表示云重心的位置,bi表示云重心的高度。當系統(tǒng)的狀態(tài)發(fā)生變化為時T′,其重心變化為T′,T′=(T′1,T′2,…,T′p)。
對于各指標權重的確定,采用層次分析法將這些因素分層,形成有序遞階層次結構,通過各層次的因素相對重要性的兩兩比較來構造各個層級的互補矩陣,根據(jù)每個層級的互補矩陣計算出各層級不同指標之間的權重系數(shù),然后在遞階層次結構內(nèi)進行合成,得到各因素相對總目標的重要性,即權重ωi。

經(jīng)過歸一化之后,表征系統(tǒng)狀態(tài)的綜合云重心向量均為有大小、有方向、無量綱的值。把各指標歸一化之后的向量值乘以其權重值,再相加,取平均值后得到加權偏離度θ(0 ≤θ≤1)的值為

式中,ωj為某一系統(tǒng)狀態(tài)的第j個指標的權重值。
用云模型實現(xiàn)評測的評語集通常采用由11個評語所組成的評語集,即V=(極差,非常差,很差,差,較差,一般,較好,好,很好,非常好,極好),將評語置于連續(xù)的語言值標尺上,并且每個評語值都用云模型來實現(xiàn),構成一個定性評測的云發(fā)生器,如圖2所示。
在這里,以網(wǎng)絡對抗效能評估指標中的網(wǎng)絡支援能力作為例子,說明運用云模型進行效能評估的主要過程。
從系統(tǒng)中抽取組成干擾能力的4個指標的4組狀態(tài)樣值,如表1所示。

表1 指標狀態(tài)表
利用云模型把語言值用相應的三個特征值(Ex,En,He)來表征,即用一個云對象來表示。并由此組成決策矩陣B,

從決策矩陣中分別求得各個指標云模型的Ex和En,如表2所示。

表2 各指標云模型的期望值和熵
假設已求得四個指標的權重ωi分別為(0.526,0.655,0.312,0.212),則該四維加權綜合云重心向量為T=(0.315 600,0.376 625,0.156 000,0.111 300),理想狀態(tài)加權綜合云重心向量為T0=(0.526,0.655,0.312,0.212),歸一化后得TG=(0.400,0.425,0.500,0.475)。
故可得加權偏離度θ=0.745,也即最終的評估結果為0.745。將加權偏離度輸入評測云發(fā)生器(如圖4)后,激活“好”和“較好”兩個對象,由于二者激活程度相差較小,微傾向于“好”來表示,亦可由專家或用戶重新定義。同理也可求的其他能力的評估結果。進而對網(wǎng)絡對抗效能進行綜合評估為“好”。
隨著網(wǎng)絡化、信息化時代的到來,網(wǎng)絡正在扮演著越來越重要的角色,網(wǎng)絡的攻擊、防御和支援能力直接影響著一個國家的信息作戰(zhàn)能力,因此,網(wǎng)絡對抗能力對整個戰(zhàn)爭勝負起著不可估量的作用。本文提出的基于云模型的通信干擾系統(tǒng)效能評估方法很好地解決了通信干擾系統(tǒng)評估中的模糊性和隨機性,實現(xiàn)了對通信干擾系統(tǒng)的定量和定性分析之間的轉化,有效的處理了系統(tǒng)的不確定性,具有科學性。
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