申普兵　赵占东　刘　琦

(西安通信学院　西安　710106)

一种网络作战能力评估变权赋权方法*

申普兵赵占东刘琦

(西安通信学院西安710106)

摘要在网络作战能力评估中，指标权重的设计是一个技术关键和难点。论文提出了一种变权赋权的方法，解决了采用传统指标权重赋权方法对评估结果的不利影响。同时，针对网络攻防能力的特点，对如何更加科学地使用变权赋权方法给出了具体赋权函数。

关键词网络作战; 指标权重; 赋权方法

Class NumberE919

1引言

随着计算机网络及信息技术在军事上的应用，网络作战已然成为信息作战的重要样式，各国在大力加强网络作战能力建设的同时，积极加强网络作战能力评估问题的研究，以争得网络作战优势[1]。网络作战能力评估过程中，指标权重的设计对评估有着举足轻重的作用，指标权重是指每项指标对网络作战能力这个总目标的贡献程度，反映了指标在评估中价值地位的系数，即指标重要性的度量。在评估领域中流传这样一句话：“指标设计难、指标权重设计更难”，而指标权重的合理性将直接影响评估结果的合理性[2]。本文将结合网络作战能力评估指标特点，提出一种变权赋权的网络作战能力评估指标权重的确定方法。

2不同赋权方法比较分析

当前，在网络作战能力评估中，确定权重的方法有很多，按照其依赖的理论以及数据的不同主要可以分为以下三类：主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法[3]。

主观赋权法[4]是利用相关专家的知识与经验对具体的评估问题进行主观判断，根据指标在指标体系中的相对重要程度从而确定指标权重，常用的方法有层次分析法、环比评分法、倍数环比赋权法、Delphi法等。主观赋权法在确定指标权重过程中体现了专家们根据经验确定指标权重的主观偏向性，客观性不强。在实际应用中使用较多的是层次分析法，具有定量分析与定性分析相结合、简化系统分析与计算、量化决策者的经验判断等特点。

客观赋权法[5]是利用指标原始数据之间的关系通过一定的数学方法来确定指标权重的，或者是根据各指标值的变化程度来确定指标权重，不依赖于人的主观判断，最终评估结果具有较强的数学理论依据。常用的方法有标准离差法、主成分分析法、多目标规划法、神经网络法等[6]。客观赋权法具有不受人为因素影响的绝对客观性，但是其计算方法较为复杂，而且不能体现评估者对不同指标的重视程度，即不能完全正确体现出指标体系内指标的相对重要性。

组合赋权法是将主、客观赋权法相结合进行赋权，使赋予的权重更加合理。常用的方法有组合最小二乘法、加法集成法、离差最大化赋权法和线性加权法等[7]。组合赋权法同时具有主客观赋权法的优点，即在削弱主观因素影响的同时，也减轻了数据随机误差对赋权结果的影响。它从逻辑上将主观赋权法与客观赋权法有机的结合了起来，使所确定的权重能够同时体现出主观信息与客观信息的特点。

三种方法比较如表1所示。

表1　三种常见赋权法比较

3变权赋权权重模型

比较主观赋权法与客观赋权法以及组合赋权法的过程及特点，可以发现在具体评估过程中，指标权重确定之后是没有变化的，不会根据各类指标值的不同而产生变化，称之为定权。在评估中，当权重确定之后，对于被评估对象而言，无论指标取值如何，都不会对权重产生影响。使用定权的缺点在于当指标值范围变化时，评估者调整不了相应指标的权重，在实际评估过程中，可能会出现评估结果偏离实际的情况。

例如，在网络作战能力评估方案选择中，提供三种方案选择，成本、可操作性是方案选择的两个重要指标，假设两个指标的重要程度相同，于是权重向量ω1=(0.5,0.5)。三组指标数据分别为x1=(0.5,0.5)，x2=(0.1,0.9)，x3=(0.9,0.1)。利用加权和的数学方法，使用定权模型计算方案结果分别为

Ux1=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5

Ux2=0.5×0.1+0.5×0.9=0.5

Ux3=0.5×0.9+0.5×0.1=0.5

从评估结果来看，三个方案结果值相同，但是实际情况中，方案2、方案3是不会被采纳的，方案2的可操作性很强，但是成本太高，方案3恰恰相反，成本很低，但是可操作性基本为零。由此可以明显看出定权所存在的不足与缺点。

在评估中，要弥补定权方法带来不足，需引入变权的方法，即在实际评估过程中，利用指标取值的不同进行权重的改变，使得评估结果更加合理。当指标取值变小时，其权重同时变大，变权之后评估结果值将变低；或者当指标取值变大时，其权重适当变大，变权之后评估结果值将变高。由此可以看出采用变权方法之后，会改良定权所可能引起的不良后果，提高评估的实用性，从而使评估更为合理。

变权赋权根据指标的数值主要有：指标过低型、指标过高型。指标过低型变权是指在评估过程中，当指标值过低而低于限定的门限时，随着指标值的减小同时迅速增大该指标的权重，使得总体评估值变低，以达到符合现实规律的目的。指标过高型变权是指在评估过程中，当指标值过高而高于限定的门限时，随着指标值的增大同时增大该指标的权重，使得总体评估值变高，以达到符合现实规律的目的。其数学模型如下：

其函数图如图1所示，其中Ai,Bi为指标值的最低门限和最高门限，其中Ai

图1　变权函数图

4变权赋权在网络作战攻防能力评估的应用

网络作战能力评估属于多指标综合评估，其基本的数学表达式如下[8]：

s=ω1·s1+ω2·s2+…+ωn·sn

ω1+ω2+…+ωn=1,0≤ωi≤1,i=1,2,…，n

(1)

其中，si,ωi分别是网络作战能力第i个指标的评分和权重，s是网络作战能力的评估总分。

4.1网络防御能力变权模型

采用文献[9]的指标，网络防御能力评估指标主要由防护能力、告警能力、检测能力、响应能力构成。四种能力时序上顺序发生，依次发生作用，如图2所示。防护能力是网络防御能力的第一道防线，抵御敌网络侦察和攻击，当发现攻击行为时，发出告警信息，并对网络攻击进行检测，根据检测结果采取响应行动。

图2　网络防御活动分解模型

从上面的分析中，可以看出网络防御能力具有木桶短板效应，网络防御能力的大小往往由构成其能力的最弱子能力决定——“短板致败”。四个能力中任意一能力较弱时，网络防御的整体能力将大打折扣，四个能力中某一个能力值较大时，其整体防御能力并不一定大。因此，评估过程中，当防御能力中的子能力指标值低于最低门限时，其权重要适当变大，使评估结果值变低，按照指标过低型变权赋权方法进行权重确定。综上，网络防御能力的变权赋权函数为

(2)

函数图形如图3所示。

图3　网络防御能力的赋权变权函数

其中Li为指标值的最低门限，Li∈(0,1)，ω(x)=Pi,(Li

4.2网络攻击能力变权模型

网络攻击是指通过武器装备、技术手段等方法破坏敌网络空间的行动，目的是“破网”[10]。网络攻击手段有很多，既可以通过截取、篡改、控制、破坏敌网络信息，也可以通过电磁摧毁、火力打击等手段破坏敌网络基础设施硬件。以文献[11]为例，网络攻击能力主要有病毒攻击、程序攻击、口令攻击、拒绝服务攻击、漏洞攻击五种能力构成，如图4所示。

图4　网络攻击能力构成

与网络防御能力的木桶短板效应正好相反，网络攻击能力往往由构成其能力的最强能力决定——“长板致胜”。网络攻击某一子能力突出时，网络整体攻击能力将大大加强，某一子能力比较薄弱时，其整体能力不一定小。因此，评估过程中，当攻击能力中的子能力指标值极高时，其权重要适当变大，使评估结果值变高，按照指标过高型变权赋权方法进行权重确定。综上，网络攻击能力的变权赋权函数为

(3)

函数图形如图5所示。

图5　网络攻击能力的赋权变权函数

其中Hi为指标值的最高门限，Hi∈(0,1)，W(Xi)=Qi,(0

5结语

本文提出了一种变权赋权方法，结合网络作战能力评估中，网络攻击能力“长板致胜”、网络防御能力“短板致败”的特点，分别给出了具体的变权复权函数。该方法可以很好地避免在评估过程中，指标值过大或过小对评估结果的影响，弥补了单独使用定权方法的不足。

参 考 文 献

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[4] 汪文革,王珍惜.一种主观综合的训练评估指标权重的确定方法 [J].舰船电子工程,2013,33(8):123-125.

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[11] 李大光,李万顺.基于信息系统的网络作战[M].北京：解放军出版社,2010.

An Adjustable Weight Method for Network Operation Capability Evaluation

SHEN PubingZHAO ZhandongLIU Qi

(Xi’an Communications Institute, Xi’an710106)

AbstractThe design of index weight is a key and difficult point in the evaluation of network operation capability. An adjustable weight method is proposed, which is used to solve the disadvantage of the traditional index weight method. At the same time, a more scientific method of weight function is proposed for using the adjustable weight method on the basis of considering the characteristics of network attack and defense ability.

Key Wordscomputer network operation, index weight, weighting method

*收稿日期:2015年12月8日,修回日期:2016年1月18日

基金项目:国家社科基金“我军网络作战基础问题研究”(编号：13GJ003-032)资助。

作者简介:申普兵,男,教授,硕士生导师,研究方向：网络安全。赵占东,男,硕士,研究方向：网络作战 效能评估。

中图分类号E919

DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2016.06.025

刘琦,男,硕士,研究方向：兵种战术学。