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網(wǎng)絡通信系統(tǒng)信息脆性風險評估
　　對網(wǎng)絡通信系統(tǒng)脆性風險進行評估，除了了解系統(tǒng)信息脆性風險概況、與外部環(huán)境關(guān)系外，還應在上述內(nèi)容基礎(chǔ)上建立網(wǎng)絡通信系統(tǒng)信息脆性風險結(jié)構(gòu)模型，以便進一步對系統(tǒng)脆性風險進行評估。脆性系統(tǒng)受內(nèi)外因的影響而易引發(fā)脆性事件。一般脆性事件是由不同因素構(gòu)成的，一旦這些因素某一刻在系統(tǒng)上發(fā)揮作用，就可能引發(fā)一系列崩潰事件。而這一時刻內(nèi)所有脆性事件構(gòu)成的系統(tǒng)脆性事件而他將其制成脆性空間，也就是我們常說的系統(tǒng)脆性環(huán)境。當這些脆性事件在系統(tǒng)上產(chǎn)生作用，就會使脆性發(fā)生變化，甚至使其概率處于崩潰地步。而通信系統(tǒng)脆性風險結(jié)構(gòu)就是在此基礎(chǔ)上通過對脆性事件的可變性和不確定性的分析構(gòu)建的。
　　脆性結(jié)構(gòu)一般可分為脆性事件和脆性因子。脆性事件作為脆性環(huán)境的直接構(gòu)成要素，其不僅具有重復性多邊形，同時也具有難以預測性。而脆性因子則存在于脆性事件中，其具有隱藏性、穩(wěn)定性和可預測性。因此，對脆性環(huán)境分析，可以基于脆性因子進行分析。脆性事件在某一時間內(nèi)受外部環(huán)境干擾后會出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰事件集。在實際分析中，可以通過假設空間系統(tǒng)n個脆性事件(I1，I2，……In)，求出發(fā)生概率。正常情況下，當系統(tǒng)概率超過零0時，系統(tǒng)崩潰概率將會在0-1之間，在I1作用下，系統(tǒng)的脆性風險期望則為E[RI2]=Pipi，(i=1，2……，n)，脆性風險則為E[RIi]=E[RIi]+…+E[RIn]。而構(gòu)建這種線性疊加需要所有脆性事件來保證，但是在實際應用過程中，不同脆性事件是有多種聯(lián)系的，這就加大了對具體脆性事件分析和預測難度，更無法對耦合關(guān)系進行分析和處理。在這種情況下，就應該對新對系統(tǒng)脆性事件進行分析，并辨別出脆性事件中存在的因子，再以不同脆性事件因子危害性為依據(jù)，對影響網(wǎng)絡通信系統(tǒng)崩潰程度進行分析，以更好的得到脆性風險結(jié)果。為了使網(wǎng)絡通信系統(tǒng)信息脆性風險評估更加準確，還需要對系統(tǒng)信息脆性熵進行進一步分析。熵作為度量脆性事件集，可以以脆性事件集空間概率形式來對平均函數(shù)進行分析。因脆性事件空間中的概率都有一定的風險，使得多有空間脆性事件都存有一定概率風險，再加上熵度量值是由脆性事件集空間概率決定的，使得熵成為整體結(jié)構(gòu)的唯一決定。這樣在實際應用過程中，就可以通過熵來減少脆性事件的不確定性，以降低脆性風險。
　　四、結(jié)束語
　　計算機網(wǎng)絡通信技術(shù)不斷的發(fā)展，網(wǎng)絡通信技術(shù)向自動化、智能化水平方向發(fā)展，并被人們廣泛應用在生活和社會不同領(lǐng)域中。而在網(wǎng)絡通信系統(tǒng)運行過程中，其卻常受內(nèi)外環(huán)境的影響而出現(xiàn)網(wǎng)絡系統(tǒng)信息脆性問題。因此，人們對計算機通信網(wǎng)絡同風險越來越重視，相應網(wǎng)絡通信系統(tǒng)研究人員為了更好解決上述問題，開始對網(wǎng)絡系統(tǒng)信息脆性問題進行了上述研究。但隨著時代的發(fā)展，網(wǎng)絡通信系統(tǒng)信息脆性問題將會有新的體現(xiàn)，仍需要相應研究人員對網(wǎng)絡通信系統(tǒng)脆性問題進行深入研究。