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本研究探讨了一种基于贝叶斯网络的移动支付风险评估模型。

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简介:
随着信息技术和网络技术的飞速进步,支付业务、相关的技术以及工具正经历着持续的创新,移动支付的发展势头日益加速。移动支付为人们的生活带来了极大的便利和高效性,然而,它同时也伴随着一定的潜在风险,容易受到非法侵入和恶意攻击的威胁。因此,开展对移动支付风险的分析以及风险价值计算的理论研究至关重要。在此基础上,我们针对移动支付的主要参与者,在贝叶斯网络框架下构建了移动支付风险评估模型。利用该模型进行移动支付风险评估不仅能够全面评估当前移动支付所面临的各类风险,还能根据评估结果引导有效的风险控制措施。通过对比风险控制前后风险价值的变化,从而清晰地判断风险控制的效果。并通过案例分析验证,所提出的移动支付风险评估模型能够有效地满足移动支付领域的各项风险评估需求。

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    本文探讨了利用贝叶斯网络模型对移动支付中的潜在风险进行量化与分析的方法,并提出了一种新的风险评估框架。 随着信息技术与网络的快速发展,支付业务、技术和工具不断创新,移动支付的发展速度也在加快。虽然移动支付为人们的生活带来了便捷和快速的服务,但也伴随着较高的潜在风险,容易遭受非法入侵和恶意攻击。在分析移动支付的风险以及计算风险值理论的基础上,在贝叶斯网络框架下,针对移动支付的主要组成部分提出了一个风险评估模型。利用该模型进行风险评估不仅可以对当前的移动支付安全状况进行全面评价,还可以通过评估结果指导风险管理措施,并对比管理前后的风险变化来判断效果。案例分析表明,所提出的移动支付风险评估模型能够有效满足相关需求并准确完成风险评估任务。
  • 利用事故树与隧道塌陷概率方法
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    本文旨在探讨结合事故树分析和贝叶斯网络的方法,用于评估隧道施工过程中发生塌陷的风险概率,通过系统地识别潜在危险因素及其相互影响,为工程安全提供科学依据。 为了应对隧道风险评估中存在的主观性强及准确性不足的问题,本段落提出了一种结合事故树与贝叶斯网络的区间概率等级、权重信心指标以及置信区间的综合风险概率估计方法,并将其应用于渔寮隧道坍塌风险评估中。 具体步骤如下:首先通过构建事故树来建立贝叶斯网络模型,利用案例中的因素间依赖关系确定节点条件(联合)概率。接着采用所提出的区间概率等级划分与权重信心指标法进行调查分析,获取专家对基本事件发生概率的估计值Pij,并基于所有专家的估计数据形成样本空间Ui及其统计量;通过引入置信区间的概念来确定基本事件发生的概率范围。 在获得各事件的概率区间后,再将其与贝叶斯网络中的条件概率相结合进行风险推断。这种方法不仅保证了评估结果的科学性和准确性,还能够用于事故原因诊断分析。
  • 在等级保护应用
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    本研究探讨了贝叶斯网络在信息安全领域等级保护风险评估中的应用,通过构建模型来量化和分析各类安全威胁,旨在提升风险管理效率与准确性。 构建一个基于等级保护与贝叶斯网络的信息安全测评数据模型。通过专家经验对等级保护测评数据进行定性分析,并以此为基础确定贝叶斯网络的先验概率;利用历史资料来计算条件概率,进而得出后验概率。借助贝叶斯网络因果推理算法,可以量化各测评项的概率值,并据此评估被测系统的风险程度。整个过程旨在帮助测评机构全面了解其面临的风险态势。
  • HR管理预警
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    本研究构建了基于贝叶斯网络的HR管理风险预警模型,旨在通过分析人力资源管理中的潜在风险因素及其相互影响,实现早期识别和有效应对策略制定。 人力资源管理中的不确定性因素可能会给企业带来各种风险。有效评估和预警这些风险有助于提升企业在人力资源管理方面的效率。鉴于现有研究的局限性,本段落尝试将贝叶斯网络应用于企业的风险管理中。 首先介绍了贝叶斯网络的相关理论及其在风险管理领域的应用,并定义了人力资源管理风险的概念及分类。在此基础上构建了一套针对该领域的人力资源管理风险预警指标体系。随后利用贝叶斯网络工具建立了基于此技术的人力资源管理风险模型,通过问卷调查获取相关节点参数,在MATLAB平台结合FullBNT工具箱完成了局部学习过程,并根据推理结果提出了相应的风险管理决策建议。
  • HR管理预警
    优质
    本研究构建了基于贝叶斯网络的HR管理风险预警模型,旨在通过分析人力资源管理中的潜在风险因素及其相互关系,为企业的决策提供预测和预防策略。 人力资源管理中的不确定性因素可能导致企业面临各种风险。有效评估和预警这些风险能够提高企业的人力资源管理水平。鉴于现有研究成果的局限性,本段落引入贝叶斯网络来研究企业人力资源管理的风险预警问题。 首先,阐述了贝叶斯网络的相关理论及其在风险管理领域的应用情况,并界定了人力资源管理风险的概念及分类。在此基础上构建了一套完整的人力资源管理风险预警指标体系。随后,以贝叶斯网络为工具,建立了针对该领域内特定挑战的模型框架。 通过问卷调查收集到的数据用于确定贝叶斯网络中的节点参数值,在MATLAB平台上利用FullBNT工具箱完成了局部学习过程,并根据推理结果提出了相应的风险管理策略建议。
  • MF-VaR金投资格漂
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    本研究构建了MF-VaR模型,旨在量化和分析基金投资风格漂移带来的潜在风险,为投资者提供决策支持。 基于MF-VaR模型的基金投资风格漂移风险测度研究指出,基金投资风格漂移是一把双刃剑,在短期内可能带来超额收益,但同时也伴随着显著的风险。本段落以我国79只开放式股票型基金为样本进行了分析。
  • 糊Petri分析
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    本研究探讨了利用模糊Petri网技术构建网络风险评估模型的方法,深入分析其在不确定性条件下的应用优势与效果。 在网络安全风险评估过程中面临复杂性问题的情况下,本段落以资产、脆弱性和威胁为安全评估的关键因素,构建了层次化的评估指标体系。为了提高安全性分析的准确性,引入可信度概念,并提出了一种基于模糊Petri网的安全风险评估模型以及相应的模糊推理算法。此外,结合层次分析法的方法论优势,采用定性与定量相结合的方式进行综合评价。 通过实例研究发现:相较于传统的安全风险评估方法,使用模糊Petri网的风险评估方式能够提供更为精确和科学的结果。因此,在实际网络系统的安全性评估工作中应用此模型具有显著的优势和可行性。
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    动态贝叶斯网络模型是一种用于处理时间序列数据和不确定性推理的图形概率模型,广泛应用于预测、故障诊断及决策支持系统中。 动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)是一个随着相邻时间步骤将不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被称为“两个时间片”的贝叶斯网络,因为在任意时间点T,DBN中的变量值可以从内部回归量和直接前一时刻的时间 T-1 的先验值计算得出。DBN是BN(Baysian Network)的扩展,BN也称作概率网络或信念网络。
  • 在线商品价质量论文.pdf
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    本文探讨了利用贝叶斯网络模型对在线商品评价的质量进行量化分析的方法,旨在提升电子商务环境下消费者信任度与满意度。通过构建基于用户行为和产品特征的贝叶斯网络结构,实现了对虚假或误导性评论的有效识别,并提出了一套评估体系来优化在线购物体验。 随着电子商务行业的快速发展,在线商品评价的数量急剧增加,但质量参差不齐,用户难以筛选出有价值的评论来做出购买决策。因此,如何有效识别高质量的在线评价成为一个重要问题。我们以有用性投票作为衡量在线商品评价的标准,并利用贝叶斯网络表示这些评价之间的相似性和不确定性。通过统计多维度特征信息构建一个评估模型,使用概率推理机制对在线商品评价的质量进行分类预测并提供置信度评分。最终,在真实数据集上验证了该模型的有效性和高效性。
  • 糊近似持向量机及其在信用中应用.pdf
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    本文探讨了模糊近似支持向量机模型,并分析其在信用风险评估中的应用效果,为金融领域的风险管理提供了新的视角和方法。 本段落研究了模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用。近年来,支持向量机作为一种人工智能方法,在信用风险分析领域得到了广泛应用。为了有效减少实证研究中样本的奇异点和噪声对模型的影响,本研究基于近似支持向量机引入了模糊隶属度的思想,并提出了模糊近似支持向量机这一新的模型。 该新模型不仅保留了原有近似支持向量机的优点,还能够进一步降低奇异点和噪声带来的干扰,从而提升了分类判别能力。为了验证此方法的有效性,我们利用两个公开的信用数据集进行了实证研究。结果显示,与其它模型相比,所提出的模糊近似支持向量机能显著提高信用风险的分类精度,并具有较高的实用价值。