CN116109215A - 可信数控系统的可信性量化评估方法、装置和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种可信数控系统的可信性量化评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。通过确定影响可信数控系统每一研制阶段安全可信性的各种因素，基于专家经验与层次分析相结合的方法，能够对可信数控系统的全生命周期的安全可信质量进行量化评估。
Description
技术领域
本申请涉及系统可靠性评估分析技术领域，特别是涉及一种可信数控系统的可信性量化评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
数控系统是机床的大脑，相关研究是保证机床加工效率、确保工件加工精度及改善工件表面加工质量的有效途径之一。然而，目前的数控系统仍存在较大的安全风险，且由于统一的安全保护体系的缺失导致安全问题的解决滞后。安全风险包括：数控终端安全风险、数控网络通信安全风险及数控数据安全风险等。可信计算是一种运算和防护并存的主动免疫的新计算模式，是改变传统的“封堵查杀”被动防御技术的基础，能够有效应对上述安全风险，由此诞生了可信数控系统。
在相关技术中针对可信数控系统的安全可信性分析方法仍较为缺失。目前使用的方法为专家决策法，专家决策法是利用某领域的群体专家的经验和判断力，在充分信息资源支持下，对指标所达到的水平做出定性的判断。这种方法适用性广，应用方便简单，对各类需要进行综合评估的产品都适用。专家决策法的主观性较强，其评估质量严重依赖于专家个人的经验和水平，不确定性较大，可能导致评估结果的准确性不高。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种准确可靠的可信数控系统的可信性量化评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种可信数控系统的可信性量化评估方法。所述方法包括：
获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
在其中一个实施例中，方法还包括：
获取可信数控系统的全生命周期历史数据；
根据全生命周期历史数据，确定参考安全可信性影响因素；
根据每一参考安全可信性影响因素对应的研制阶段和可信数控系统的全生命周期所包括的所有研制阶段，构建可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型；
相应地，根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素，包括：
将研制阶段标识对应的研制阶段的所有参考安全可信性影响因素，作为评估任务的安全可信性影响因素。
在其中一个实施例中，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵，包括：
根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵；
根据每一安全可信性影响因素的评判矩阵，构建所有安全可信性影响因素的评判矩阵。
在其中一个实施例中，根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵，包括：
根据每一可信值对应的多个阈值，确定多个取值区间，获取每一取值区间的中点值；
根据每一取值区间的中点值和每一安全可信性影响因素的可信值，确定相应的可信值在每一安全可信性影响因素的每一评估等级的模糊定性评估结果；
根据所有模糊定性评估结果，构建每一安全可信性影响因素的评判矩阵。
在其中一个实施例中，获取每一安全可信性影响因素的权重，包括：
在安全可信性影响因素的数量小于预设阈值的情况下，获取每一安全可信性影响因素的预先设定权重；
在安全可信性影响因素的数量不小于预设阈值的情况下，根据预设重要性评判比例标度构建判断矩阵，根据判断矩阵，计算每一安全可信性影响因素的权重。
在其中一个实施例中，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级，包括：
根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平在每一评估等级上的隶属度；
将所有隶属度中最大值对应的评估等级，确定为评估任务的安全可信性水平等级。
第二方面，本申请还提供了一种可信数控系统的可信性量化评估装置。所述装置包括：
标识获取模块，用于获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
因素确定模块，用于根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
第一确定模块，用于获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
第二确定模块，用于获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
上述可信数控系统的可信性量化评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。通过确定影响可信数控系统每一研制阶段安全可信性的各种因素，基于专家经验与层次分析相结合的方法，能够对可信数控系统的全生命周期的安全可信质量进行量化评估。
附图说明
图1为一个实施例中可信数控系统的可信性量化评估方法的应用环境图；
图2为一个实施例中可信数控系统的可信性量化评估方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中可信数控系统的可信性量化评估方法的流程示意图；
图4（a）为一个实施例中可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型示意图；
图4（b）为一个实施例中可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型示意图；
图5为又一个实施例中可信数控系统的可信性量化评估方法的流程示意图；
图6为一个实施例中可信数控系统的可信性量化评估装置的结构框图；
图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的可信数控系统的可信性量化评估方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种可信数控系统的可信性量化评估方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
其中，评估任务是指有人为确定的、在可信数控系统的研制过程中需要进行可信性评估的阶段或阶段范围。可信数控系统的全生命周期包括需求设计、设计实现以及测试验证等过程，根据每一过程的特性，可以将可信数控系统的全生命周期划分为需求及设计阶段、测试验证两个研制阶段，每一研制阶段具有唯一的研制标识，评估任务可以包括一个研制阶段，也可以包括两个研制阶段。
步骤204，根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
安全可信性影响因素是指能够对可信数控系统的安全可信性造成影响的因素，例如，数据完整性、身份鉴别、入侵防范、访问控制信息完整性等。每一研制阶段的安全可信性影响因素可以根据相关文献、结合技术调研，对可信书可控系统的全生命周期中的所有研制阶段进行分析总结所确定。在根据本申请实施例提供的方法对可信数控系统进行可信性量化评估时，可以根据评估任务的阶段标识，确定对应的安全可信性影响因素。
具体地，根据总结分析可以确定一个关系表格，关系表格用于体现研制阶段与安全可信性影响因素之间的对应关系，且每一研制阶段具有唯一的研制标识。在进行可信性量化评估时，在确定评估任务对应的研制标识后，通过研制标识在关系表格进行查找，确定评估任务对应的安全可信性影响因素。
步骤206，获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
其中，可信值是指对评估任务的安全可信性影响因素的评价等级，是通过专家评分确定的具体数值，每一评价等级对应安全可信性影响因素的取值区间，例如，安全可信性影响因素包括数据完整性，根据当前评估任务的数据完整性的可信值的阈值区间，确定数据完整性的可信值对应的评价等级。
评判矩阵用于描述某对象属于多个等级中的哪一级，其中包括多个评价因子，每一评价因子表示此对象对一个评价等级的隶属度。所有安全可信性影响因素的评判矩阵用于描述所有安全可信性影响因素对所有评价等级的隶属度。需要说明的是，在根据所有每一安全可信性影响因素的可信值确定评判矩阵时，需先确定每一安全可信性影响因素对应的评判矩阵，再进行归一化处理，方能得到所有安全可信性影响因素的评判矩阵。
步骤208，获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
其中，权重用于描述在此研制阶段每一安全可信性影响因素对研制阶段的安全可信性的影响程度。在一个实施例中，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平在每一评估等级上的隶属度；将所有隶属度中最大值对应的评估等级，确定为评估任务的安全可信性水平等级。
具体为，设论域U={poor，average，good，excellent}，假设研制阶段的n个安全可信性影响因素的权重为：，则可得研制阶段的安全可信性综合评估值为：
；
RU的意义是：安全可信性水平的模糊综合评价结果在“poor”级上的隶属度为，在“average”级上的隶属度为，在“good”级上的隶属度为，在“excellent”级上的隶属度为。根据所有隶属度大小，确认评估任务的安全可信性水平等级。在一个实施例中，可以根据最大隶属度原则，确定评估任务的安全可信性水平等级。
上述实施例提供的方法中，获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。通过确定影响可信数控系统每一研制阶段安全可信性的各种因素，基于专家经验与层次分析相结合的方法，能够对可信数控系统的全生命周期的安全可信质量进行量化评估。
在其中一个实施例中，如图3所示，方法还包括：
步骤302，获取可信数控系统的全生命周期历史数据；
步骤304，根据全生命周期历史数据，确定参考安全可信性影响因素；
步骤306，根据每一参考安全可信性影响因素对应的研制阶段和可信数控系统的全生命周期所包括的所有研制阶段，构建可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型；
相应地，根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素，包括：
将研制阶段标识对应的研制阶段的所有参考安全可信性影响因素，作为评估任务的安全可信性影响因素。
需要说明的是，可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型的建立，是为了便于对可信数控系统的安全可信性进行量化评估，通过模型能够快速确定每一研制阶段对应的安全可信性影响因素。如图4（a）和（b）所示，可以将模型划分为3个层级：任务层、质量支撑层以及质量影响因素层，对于每一研制阶段通过此模型进行逐层分析，最终确定每一研制阶段对应的安全可信性影响因素。在图4（a）和（b）中，将可信数控系统的安生命周期分为安全可信需求及设计质量、安全可信测试验证质量两个研制阶段，每一研制阶段各包括多个安全可信性类别，每一类别会对应多个安全可信性影响因素。通过此模型能够确定每一研制阶段对应的多个安全可信性影响因素，以及每一因素所属类别。
需要说明的是，每一研制阶段的影响因素是根据对研制阶段的过程特点进行分析所确定的，在确定过程中会结合所在可信数控系统符合的相关标准要求。在一个实施例中，影响因素的确定可以是认为筛选确定的，然后依据本实施例提供的方法，确定每一研制阶段对应的影响因素，构建安全可信综合量化评估框架模型；还可以是通过分析可信数控系统的历史全生命周期的过程和成果数据，所确定的。
在安全可信综合量化评估框架模型中每一研制阶段对具有唯一标识，其与对应的安全可信性影响因素之间具有对应关系，以安全可信综合量化评估框架模型的所有安全可信性影响因素为参考因素，将研制阶段标识对应的研制阶段的所有参考安全可信性影响因素，作为评估任务的安全可信性影响因素。
上述实施例提供的方法中，通过构建安全可信综合量化评估框架模型，快速确定评估任务对应的安全可信性影响因素集合，为各研制阶段的安全可信性综合评估提供了框架和理论支撑。
在其中一个实施例中，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵，包括：
根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵；
根据每一安全可信性影响因素的评判矩阵，构建所有安全可信性影响因素的评判矩阵。
根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵，包括：
根据每一可信值对应的多个阈值，确定多个取值区间，获取每一取值区间的中点值；
根据每一取值区间的中点值和每一安全可信性影响因素的可信值，确定相应的可信值在每一安全可信性影响因素的每一评估等级的模糊定性评估结果；
根据所有模糊定性评估结果，构建每一安全可信性影响因素的评判矩阵。
本实施例采用半梯形分布和梯形分布构造质量等级的隶属度函数，设论域U={poor，average，good，excellent}，A为指标在U上的模糊子集。对于任一个安全可信性影响因素而言，其对应的可信值的阈值包括，则构建隶属度函数为：
；
；
；
；
其中，分别是区间的中点值，而r是的定性综合评估结果。将的模糊定性评估结果表示为：，其中分别是上述公式中的，以此构建每一安全可信性影响因素的评判矩阵。通过对所有安全可信性影响因素的评判矩阵进行归一化处理后得到：
；
；
……
；
归一化结果构成评判矩阵：
；
上述实施例提供的方法中，利用模糊数学方法处理安全可信性定性评估结果，为每一研制阶段的安全可信性综合评估打下基础。
在其中一个实施例中，如图5所示，获取每一安全可信性影响因素的权重，包括：
步骤502，在安全可信性影响因素的数量小于预设阈值的情况下，获取每一安全可信性影响因素的预先设定权重；
步骤504，在安全可信性影响因素的数量不小于预设阈值的情况下，根据预设重要性评判比例标度构建判断矩阵，根据判断矩阵，计算每一安全可信性影响因素的权重。
其中，预设阈值的设定用于判断安全可信性影响因素的数量是否较少，预设阈值的取值可以根据可信数控系统的影响因素的总数量确定，也可以通过安全可信性量化评估的复杂程度确定。在一个实施例中，可信数控系统包括安全可信需求及设计阶段，在此阶段影响因素包括数据安全、应用安全、网络安全以及设备安全，包含影响因素较少，权重值依据专家经验直接给出，例如：W1（数据安全）=0.14、W2（应用安全）=W3（网络安全）=0.21、W4（设备安全）=0.44。
对于安全可信测试验证阶段，包含影响因素较多，为了避免专家经验法的主观性所导致的权重值的不稳定性，权重值依据AHP层次分析法给出：
AHP法利用决策者给出判断矩阵的方法逐步导出权重。记安全可信性所经历各个研制阶段的安全可信性综合评估结果为。1～9标度形式的重要性判别比例标度的内容及解释如下表1所示。
例如，决策者认为针对安全可信性来说，网络通信可信功能测试结果比网络通信可信性能测试结果要明显重要，则根据上表所示，与相对于的重要性比例标度可以记为5，同时可得与相对于的重要性比例标度为1/5。同理可得其他元素之间针对互相比较后的重要性比例标度，构成判断矩阵，如下表2所示：
针对判断矩阵，计算矩阵元素乘积的n次平均根，有：
；
对上式进行归一化求解即可得的权重值为：
;
由上述即可求得各个元素的权重向量。
表1 1～9标度形式的重要性判别比例标度
| 比例标度 | 含义 |
| 1 | 两个元素相比，具有相同的重要性 |
| 3 | 两个元素相比，前者比后者稍重要 |
| 5 | 两个元素相比，前者比后者明显重要 |
| 7 | 两个元素相比，前者比后者强烈重要 |
| 9 | 两个元素相比，前者比后者极端重要 |
| 2、4、6、8 | 表述上述相邻判断的中间值 |
表2 判断矩阵
| A | <![CDATA[U<sub>1</sub>]]> | …… | <![CDATA[U<sub>j</sub>]]> | …… | <![CDATA[U<sub>n</sub>]]> |
| <![CDATA[U<sub>1</sub>]]> | <![CDATA[a<sub>11</sub>]]> | …… | <![CDATA[a<sub>1j</sub>]]> | …… | <![CDATA[a<sub>1n</sub>]]> |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
| <![CDATA[U<sub>i</sub>]]> | <![CDATA[a<sub>i1</sub>]]> | …… | <![CDATA[a<sub>ij</sub>]]> | …… | <![CDATA[a<sub>in</sub>]]> |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
| <![CDATA[U<sub>n</sub>]]> | <![CDATA[a<sub>n1</sub>]]> | …… | <![CDATA[a<sub>nj</sub>]]> | …… | <![CDATA[a<sub>nn</sub>]]> |
上述实施例提供的方法中，通过个研制阶段的影响因素的个数选择合适的权值确定方法，能够获取更为准确的权值，提高可信数控系统的安全可信性量化评估结果的准确性。
应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的可信数控系统的可信性量化评估方法的可信数控系统的可信性量化评估装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个可信数控系统的可信性量化评估装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于可信数控系统的可信性量化评估方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种可信数控系统的可信性量化评估装置，包括：标识获取模块601、因素确定模块602、第一确定模块603和第二确定模块604，其中：
标识获取模块601，用于获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
因素确定模块602，用于根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
第一确定模块603，用于获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
第二确定模块604，用于获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
在其中一个实施例中，可信数控系统的可信性量化评估装置还包括模型构建模块，用于：
获取可信数控系统的全生命周期历史数据；
根据全生命周期历史数据，确定参考安全可信性影响因素；
根据每一参考安全可信性影响因素对应的研制阶段和可信数控系统的全生命周期所包括的所有研制阶段，构建可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型；
相应地，根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素，包括：
将研制阶段标识对应的研制阶段的所有参考安全可信性影响因素，作为评估任务的安全可信性影响因素。
在其中一个实施例中，第一确定模块603还用于：
根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵；
根据每一安全可信性影响因素的评判矩阵，构建所有安全可信性影响因素的评判矩阵。
在其中一个实施例中，第一确定模块603还用于：
根据每一可信值对应的多个阈值，确定多个取值区间，获取每一取值区间的中点值；
根据每一取值区间的中点值和每一安全可信性影响因素的可信值，确定相应的可信值在每一安全可信性影响因素的每一评估等级的模糊定性评估结果；
根据所有模糊定性评估结果，构建每一安全可信性影响因素的评判矩阵。
在其中一个实施例中，第二确定模块604还用于：
在安全可信性影响因素的数量小于预设阈值的情况下，获取每一安全可信性影响因素的预先设定权重；
在安全可信性影响因素的数量不小于预设阈值的情况下，根据预设重要性评判比例标度构建判断矩阵，根据判断矩阵，计算每一安全可信性影响因素的权重。
在其中一个实施例中，第二确定模块604还用于：
根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平在每一评估等级上的隶属度；
将所有隶属度中最大值对应的评估等级，确定为评估任务的安全可信性水平等级。
上述可信数控系统的可信性量化评估装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种可信数控系统的可信性量化评估方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
获取可信数控系统的全生命周期历史数据；
根据全生命周期历史数据，确定参考安全可信性影响因素；
根据每一参考安全可信性影响因素对应的研制阶段和可信数控系统的全生命周期所包括的所有研制阶段，构建可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型；
相应地，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
将研制阶段标识对应的研制阶段的所有参考安全可信性影响因素，作为评估任务的安全可信性影响因素。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵；
根据每一安全可信性影响因素的评判矩阵，构建所有安全可信性影响因素的评判矩阵。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
根据每一可信值对应的多个阈值，确定多个取值区间，获取每一取值区间的中点值；
根据每一取值区间的中点值和每一安全可信性影响因素的可信值，确定相应的可信值在每一安全可信性影响因素的每一评估等级的模糊定性评估结果；
根据所有模糊定性评估结果，构建每一安全可信性影响因素的评判矩阵。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
在安全可信性影响因素的数量小于预设阈值的情况下，获取每一安全可信性影响因素的预先设定权重；
在安全可信性影响因素的数量不小于预设阈值的情况下，根据预设重要性评判比例标度构建判断矩阵，根据判断矩阵，计算每一安全可信性影响因素的权重。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平在每一评估等级上的隶属度；
将所有隶属度中最大值对应的评估等级，确定为评估任务的安全可信性水平等级。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取可信数控系统的全生命周期历史数据；
根据全生命周期历史数据，确定参考安全可信性影响因素；
根据每一参考安全可信性影响因素对应的研制阶段和可信数控系统的全生命周期所包括的所有研制阶段，构建可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型；
相应地，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤括：
将研制阶段标识对应的研制阶段的所有参考安全可信性影响因素，作为评估任务的安全可信性影响因素。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵；
根据每一安全可信性影响因素的评判矩阵，构建所有安全可信性影响因素的评判矩阵。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据每一可信值对应的多个阈值，确定多个取值区间，获取每一取值区间的中点值；
根据每一取值区间的中点值和每一安全可信性影响因素的可信值，确定相应的可信值在每一安全可信性影响因素的每一评估等级的模糊定性评估结果；
根据所有模糊定性评估结果，构建每一安全可信性影响因素的评判矩阵。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
在安全可信性影响因素的数量小于预设阈值的情况下，获取每一安全可信性影响因素的预先设定权重；
在安全可信性影响因素的数量不小于预设阈值的情况下，根据预设重要性评判比例标度构建判断矩阵，根据判断矩阵，计算每一安全可信性影响因素的权重。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平在每一评估等级上的隶属度；
将所有隶属度中最大值对应的评估等级，确定为评估任务的安全可信性水平等级。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取评估任务，确定评估任务所对应的研制阶段标识；
根据研制阶段标识，确定评估任务的安全可信性影响因素；
获取评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
获取每一安全可信性影响因素的权重，根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平等级。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取可信数控系统的全生命周期历史数据；
根据全生命周期历史数据，确定参考安全可信性影响因素；
根据每一参考安全可信性影响因素对应的研制阶段和可信数控系统的全生命周期所包括的所有研制阶段，构建可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型；
相应地，在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
将研制阶段标识对应的研制阶段的所有参考安全可信性影响因素，作为评估任务的安全可信性影响因素。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵；
根据每一安全可信性影响因素的评判矩阵，构建所有安全可信性影响因素的评判矩阵。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据每一可信值对应的多个阈值，确定多个取值区间，获取每一取值区间的中点值；
根据每一取值区间的中点值和每一安全可信性影响因素的可信值，确定相应的可信值在每一安全可信性影响因素的每一评估等级的模糊定性评估结果；
根据所有模糊定性评估结果，构建每一安全可信性影响因素的评判矩阵。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
在安全可信性影响因素的数量小于预设阈值的情况下，获取每一安全可信性影响因素的预先设定权重；
在安全可信性影响因素的数量不小于预设阈值的情况下，根据预设重要性评判比例标度构建判断矩阵，根据判断矩阵，计算每一安全可信性影响因素的权重。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据权重和评判矩阵，确定评估任务的安全可信性水平在每一评估等级上的隶属度；
将所有隶属度中最大值对应的评估等级，确定为评估任务的安全可信性水平等级。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random AccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种可信数控系统的可信性量化评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取评估任务，确定所述评估任务所对应的研制阶段标识；
根据所述研制阶段标识，确定所述评估任务的安全可信性影响因素；
获取所述评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据所述多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
获取每一安全可信性影响因素的权重，根据所述权重和所述评判矩阵，确定所述评估任务的安全可信性水平等级。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取可信数控系统的全生命周期历史数据；
根据所述全生命周期历史数据，确定参考安全可信性影响因素；
根据每一参考安全可信性影响因素对应的研制阶段和所述可信数控系统的全生命周期所包括的所有研制阶段，构建所述可信数控系统的安全可信综合量化评估框架模型；
相应地，所述根据所述研制阶段标识，确定所述评估任务的安全可信性影响因素，包括：
将所述研制阶段标识对应的研制阶段的所有参考安全可信性影响因素，作为评估任务的安全可信性影响因素。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵，包括：
根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵；
根据每一安全可信性影响因素的评判矩阵，构建所有安全可信性影响因素的评判矩阵。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，确定每一安全可信性影响因素的评判矩阵，包括：
根据每一可信值对应的多个阈值，确定多个取值区间，获取每一取值区间的中点值；
根据每一取值区间的中点值和每一安全可信性影响因素的可信值，确定相应的可信值在每一安全可信性影响因素的每一评估等级的模糊定性评估结果；
根据所有模糊定性评估结果，构建每一安全可信性影响因素的评判矩阵。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每一安全可信性影响因素的权重，包括：
在所述安全可信性影响因素的数量小于预设阈值的情况下，获取每一安全可信性影响因素的预先设定权重；
在所述安全可信性影响因素的数量不小于预设阈值的情况下，根据预设重要性评判比例标度构建判断矩阵，根据所述判断矩阵，计算每一安全可信性影响因素的权重。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重和所述评判矩阵，确定所述评估任务的安全可信性水平等级，包括：
根据所述权重和所述评判矩阵，确定所述评估任务的安全可信性水平在每一评估等级上的隶属度；
将所有隶属度中最大值对应的评估等级，确定为所述评估任务的安全可信性水平等级。
7.一种可信数控系统的可信性量化评估装置，其特征在于，所述装置包括：
标识获取模块，用于获取评估任务，确定所述评估任务所对应的研制阶段标识；
因素确定模块，用于根据所述研制阶段标识，确定所述评估任务的安全可信性影响因素；
第一确定模块，用于获取所述评估任务的每一安全可信性影响因素的可信值对应的多个阈值，根据所述多个阈值，确定所有安全可信性影响因素的评判矩阵；
第二确定模块，用于获取每一安全可信性影响因素的权重，根据所述权重和所述评判矩阵，确定所述评估任务的安全可信性水平等级。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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| CN117576848A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-20 | 肥城市林业保护发展中心 | 一种林业火灾预警方法、系统、设备及储存介质 |
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| CN115630374A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-01-20 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 可信数控系统的测试方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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2023
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