用于云打印数据传输的安全风险评价方法

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1.一种用于云打印数据传输的安全风险评价方法，其特征在于，包括：从开源数据库中抓取所有的云打印企业用户的历史信息并进行标签因子预处理，分别得到所述云打印企业用户的正常状态因子、异常状态因子和账户类型因子；将所述正常状态因子、所述异常状态因子和所述账户类型因子代入风险等级概率模型中进行计算，输出得到各企业用户的风险等级概率值；基于朴素贝叶斯原理构建风险等级概率模型，并添加拉普拉斯平滑，以防生成零概率，所述风险等级概率模型可由下式表示：
；其中，表示第i个企业用户的正常状态因子，/>表示第i个企业用户的异常状态因子，表示第i个企业用户的账户类型因子，j表示风险等级，j=Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ，i表示第i个企业用户，x表示企业用户，/>表示第i个企业用户的风险等级，/>表示第i个企业用户的风险等级出现的概率，/>表示第i个企业用户的风险等级在数据文本中出现的次数，/>为所有企业用户的历史信息数据的集合的个数，k为/>的类别数量；所述风险等级概率模型中设置三类风险等级参数，其中：Ⅰ表示低风险；Ⅱ表示中风险；Ⅲ表示高风险；所述三类风险等级参数根据抓取的历史信息，在所述风险等级概率模型中自适应生成；基于模糊综合评价算法构建评价模型，添加云打印数据传输影响参数，导入全部的所述风险等级概率值进行计算，输出得到各企业用户对应的评价分数；基于模糊综合评价算法构建评价模型，包括：根据采集的云打印数据传输影响因素建立因素集；将前述生成的各风险等级概率值的集合定义为概率集；进行多因素模糊评价，生成评价矩阵；求解评价矩阵，确定因素权向量，即模糊向量；设置参数，建立综合评价结构，初始化参数，生成最终的评价模型，其数学表达公式如下：
；其中，F为评价分数，为第w个元素的模糊向量，/>为评定风险等级的第w个元素的级分，n表示n个概率集，w表示因素集中第w个元素，/>表示n个概率集经由拉普拉斯平滑迭代次数；根据所述评价分数的数值大小，依次从大至小进行排序：所述评价分数的数值越大，对应的企业用户安全风险等级越低；所述评价分数的数值越小，对应的企业用户安全风险等级越高。