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申请/专利权人：中国兵器工业信息中心

摘要：本发明公开了一种基于稀疏化模型和ADMM分布式并行数据挖掘的武器装备网络攻击性能影响评估方法，包括：根据装备中可遭受网络攻击的潜在对象，建立装备网络攻击性能影响评估指标体系；通过变异系数法对评估指标体系进行稀疏化处理，得到核心指标体系；根据核心指标体系，构建武器装备网络攻击性能影响评估模型；在影响评估模型中，引用时间衰减函数，获得改进后的影响评估模型；采用ADMM算法将改进后的影响评估模型的最小值，进行全局问题优化并拆分为多个子问题；迭代更新子问题变量直至收敛，获得性能影响评估模型函数的最小值，作为武器装备网络攻击性能影响的最优解。该方法有效的解决了评估模型轻量化和大规模计算效率提升的问题，评估值更加准确。

主权项：1.一种基于稀疏化模型和ADMM分布式并行数据挖掘的武器装备网络攻击性能影响评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据装备中可遭受网络攻击的潜在对象，建立装备网络攻击性能影响评估指标体系，确定m项末级指标采集要素；所述潜在对象为装备网络资源节点；其中，根据装备中可遭受网络攻击的潜在对象，分为三个级别指标包括：一级指标、每个一级指标各自对应的多个二级指标、以及每个二级指标各自对应的多个末级指标；所述多个末级指标构成m项末级指标采集要素；S2、通过变异系数法对所述评估指标体系进行稀疏化处理，得到影响装备关键性能的核心指标体系；S3、根据所述核心指标体系，构建武器装备网络攻击性能影响评估模型；S4、在所述影响评估模型中，引用时间衰减函数，获得改进后的影响评估模型；S5、采用ADMM算法将所述改进后的影响评估模型的最小值，进行全局问题优化并拆分为多个子问题；迭代更新子问题变量直至收敛，获得性能影响评估模型函数的最小值，作为武器装备网络攻击性能影响的最优解；所述步骤S2包括：S201、采用多种攻击方式对装备实施威胁入侵行为，得出在n次网络渗透测试后各项末级指标的均值、平方差以及变异系数；S202、对各项的所述变异系数进行求和，并根据各项所述变异系数在其中所占比重，计算出每个末级指标权重W3i；S203、将每项末级指标权重与末级指标权重均值相比较，将权重小于末级指标权重均值的末级指标项取出，得到稀疏化末级指标项，确定影响装备关键性能的核心指标体系；所述步骤S3包括：S301、采用稀疏化后的末级指标项和根据装备运用标准预先确定的二级指标权重W2j，计算二级指标评估值其中，j为二级指标项数，u为第j项为二级指标P2j所对应的末级指标初始项数；v为第j项二级指标P2j所对应的末级指标的结束项数；u和v的取值范围随末级指标项的选取和稀疏化而变化；表示在n次网络渗透测试后各项末级指标；i为末级指标项数；S302、根据所述二级指标评估值P2j，及预定的一级指标项数k、权重W1k，构建武器装备网络攻击性能影响评估模型K表示一级指标的结束项数。

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