信息安全与网络安全论文提纲

论文题目：基于BP神经网络的智慧城市信息安全风险管理绩效评价研究

摘要：站在两个百年历史交汇处,城市建设融入大数据、人工智能、物联网等应用于现实的信息技术,形成了现在的智慧城市。智慧城市各项建设致力于解决城市发展中的种种难题,极大地提升了城市的便利性与实用性,也提升了居民的生活品质,让人民群众有了更多的幸福感。经过近些年的蓬勃发展,我国的智慧城市建设也由最初摸着石头过河阶段逐步转化为理性探索阶段。在推动智慧城市发展的同时,信息技术也带来了新的信息安全风险与挑战。面对智慧城市日益突出的信息安全风险问题,加快实施风险管理并对其进行绩效评价势在必行。因此本文针对智慧城市信息安全风险管理的现状,旨在对智慧城市信息安全风险管理做出绩效评价。首先,建立智慧城市信息安全风险管理绩效评价指标体系、模型;接着,利用灰色关联分析法计算并确定各智慧城市信息安全风险管理的绩效值,将其绩效值作为期望输出;其次,通过GRA-BNPP模型运用MATLAB软件对样本数据进行测试、训练,发现实际运行后取得的结果与预想得到的结果两者偏差不大;最后,根据评价结果发现信息安全风险管理中存在的一些问题,进而有针对性的提出解决问题的建议与对策,以期给相关部门提供参考,提升信息安全风险管理水平,保障智慧城市的可持续发展。首先,本文立足于智慧城市信息安全风险管理的角度,结合我国智慧城市的实际发展现状,客观阐述研究背景,并从理论与实践两个方面进行意义剖析。总结国内外智慧城市的研究成果,了解其中需要研究的主要方向。通过文献分析法、德尔菲法、统计分析方法、实验研究法、比较分析法等多种方法相结合来进行调查研究,确定了本文的研究框架。其次,通过查阅相关文献,对智慧城市信息安全及其风险管理、常用的绩效评价方法和BP神经网络进行了相关阐述。接着,遵循系统完备性、科学性等原则,通过初选、修订构建了智慧城市信息安全风险管理绩效评价指标体系,并对各指标进行解析,诠释各个指标选取的合理性和有效性。再次,介绍了模型选取的依据以及灰色关联分析法和BP神经网络的思想和流程,构建了GRA-BPNN的智慧城市信息安全风险管理绩效评价模型。最后,选取国内主要的25个城市作为研究案例,将这些城市的相关指标数据导入MATLAB中,利用MATLAB软件对模型进行训练、测试与仿真;并把TOPSIS法、灰色关联分析法最终得到的值与GRA-BPNN模型最终得到的值进行差异性评判,以此证明本文所构建的模型具有先进性与普适性;再针对智慧城市信息安全风险管理存在的问题提出可行性对策,以期更好的服务于智慧城市建设。

关键词：智慧城市;信息安全;BP神经网络;灰色关联分析法;风险管理

学科专业：情报学

摘要

abstract

第1章绪论

1.1 研究背景和研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.2.3 国内外研究述评