一种面向水下系统的动态安全评估方法、装置、介质及产品

本发明涉及水下系统动态评估，特别涉及一种面向水下系统的动态安全评估方法、装置、介质及产品。

背景技术：

1、安全评估是一种系统性的方法，用于评估特定系统或组织的安全性。它涉及对可能存在的安全威胁和漏洞进行潜在风险的识别、评估和管理。目前对安全评估方法的研究工作有很多，主要有两个方面，定性静态评估和定量动态评估为主。

2、动态安全评估是一种基于定量评估的安全评估方法，用于评估特定系统或组织在实际运行中面临的安全风险和威胁。相较于静态评估，动态安全评估对系统在实际运行时遇到的突发风险能够进行更有针对性的评估和管理。

3、现有技术1：z.huang et al.,"safety assessment of emergency training forindustrial accident scenarios based on analytic hierarchy process and gray-fuzzy comprehensive assessment,"in ieee access,vol.8,pp.144767-144777,2020，实际工业场景中提出了一种基于ahp层次分析法的定性静态评估方法，主要使用层次分析法完成该场景的风险分类分级，并基于层次分析法完成风险指标的权重分配，进而完成风险评估。但是，其采用的安全评估方法为定性静态评估，在评估过程中仍然缺乏合理的量化标准，无法摆脱人为的主观判断，同时，在权重赋值过程中也存在较强的主观性，且安全评估方法只有一种评估标准，没有根据水下系统的具体情况进行细化评估，故该方法难以直接应用于水下系统。

4、现有技术2：t.liu et al.,"a bayesian learning based scheme for onlinedynamic security assessment and preventive control,"in ieee transactions onpower systems,vol.35,no.5,pp.4088-4099,sept.2020,doi:10.1109/tpwrs.2020.2983477，提出一种基于动态贝叶斯网络的动态风险评估方法，首先建立一个基于风险评估过程的动态贝叶斯网络模型。其次，根据贝叶斯理论和推理程序，分析一个信息系统，并计算风险的概率。但是，动态贝叶斯网络的建模过程需要依赖大量的数据和领域主观知识。在实际水下系统中，获取完整、准确和实时的数据可能面临困难，且该网络的建模存在较强的主观性。再有，动态贝叶斯网络模型的参数估计需要考虑多个变量之间的概率分布关系，这在实际水下系统中中涉及到复杂的数学计算和模型调整，可能导致模型的不准确性和不稳定性

5、现有技术3：j.jiang,x.zhu,g.han,m.guizani and l.shu,"a dynamic trustevaluation and update mechanism based on c4.5decision tree in underwaterwireless sensor networks,"in ieee transactions onvehiculartechnology,vol.69,no.8,pp.9031-9040,aug.2020，提出一种基于c4.5决策树算法(teuc)的水下无线传感器网络的信任评估和更新机制。在teuc中，会根据时间和安全事件进行安全评估触发，然后，需要利用收集到的大量信任证据对c4.5决策树进行训练。但，基于事件触发信任更新和基于时间触发信任更新，不能完全契合水下系统的具体情况，且对突发风险的考虑不足，对水下系统的风险触发判断会不准确。且，该场景数据收集基于水下传感器，但在水下系统中，数据为业务数据，数据的收集类型与来源不够匹配。且决策树训练需要大量数据，在实际水下系统中较难获得。

6、因此，本发明提供一种面向水下系统的动态安全评估方法、装置、介质及产品，解决目前水下系统的安全评估指标体系存在缺失不完善的问题，建立水下系统的安全评估指标体系，且提高对水下系统不同层次安全风险的细化评估触发。采用多条件、粒度逐级细化原则，设计多级触发细化风险判定，保证不同级别安全风险的准确评估。设计异常指标耦合选择潜在风险来预知潜在风险，并基于风险度的动态评估，从权重和时间两个维度进行处理，进而提升安全评估的灵敏实时性。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种面向水下系统的动态安全评估方法、装置、介质及产品，解决目前水下系统的安全评估指标体系存在缺失不完善的问题，建立水下系统的安全评估指标体系，且提高对水下系统不同层次安全风险的细化评估触发。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、第一方面，本发明提供了一种面向水下系统的动态安全评估方法，包括：

4、步骤1：确定船舰所处状态；所述船舰所处状态包括：密闭状态和非密闭状态；

5、步骤2：当所述船舰处于非密闭状态时，则执行步骤5；

6、步骤3：当所述船舰处于密闭状态时，则计算系统的初步风险值；

7、步骤4：基于所述初步风险值确定事件状态；所述事件状态包括：严重事件、临界事件以及安全事件；

8、步骤5：当事件状态为安全事件时，则判断每个指标的风险值的异常情况，得到判断结果；所述指标包括：定量指标和定性指标；

9、步骤6：若所述判断结果为异常时，则跳转至步骤13；

10、步骤7：若所述判断结果为正常时，则输出每个指标的风险值；

11、步骤8：当事件状态为严重事件或临界事件时，则跳转至步骤13；

12、步骤9：根据每个指标的风险值确定风险度异常阈值；

13、步骤10：当指标的风险度大于所述风险度异常阈值时，则判定为异常指标，跳转至步骤13；

14、步骤11：基于所述风险度异常阈值确定所述异常指标潜在风险指标类；

15、步骤12：基于所述潜在风险指标类对同一指标类的指标进行风险度调整，得到更新后的指标的风险度；

16、步骤13：计算定量指标利用信息熵的权重；

17、步骤14：计算定性指标利用信息熵的权重；

18、步骤15：基于所述定量指标利用信息熵的权重计算定量指标的初始权重；

19、步骤16：基于所述定性指标利用信息熵的权重计算定性指标的初始权重；

20、步骤17：基于所述定量指标的初始权重和定性指标的初始权重计算当前时刻n的风险度；

21、步骤18：动态调整时间窗数量；

22、步骤19：基于调整后的时间窗数量和当前时刻n的风险度计算最终的风险度。

23、可选地，所述步骤3中，计算系统的初步风险值具体采用以下公式：

24、

25、其中，表示时间窗tn时刻的风险度，表示定量指标权重，表示定量指标风险值，表示定性指标权重，表示定性指标风险值，n表示时间窗口中n个时刻。

26、可选地，基于所述初步风险值确定事件状态具体采用以下公式：

27、

28、其中，ε表示安全事件的阈值，vpre表示初步风险值。

29、可选地，所述步骤5中判断每个指标的风险值的异常情况，得到判断结果，具体采用以下公式：

30、

31、其中，表示指标i在第m个时刻的历史风险度为,i＝1,2,…,8；m＝1,2,…,m，表示m个历史时刻的平均风险值，表示当前时刻n的指标i风险值。

32、可选地，所述步骤12中更新后的指标的风险度的表达式如下：

33、

34、其中，表示指标对指标j的相关系数为，α∈{0.6,0.8,1}，表示当前时刻n的指标i风险值。

35、可选地，所述步骤17中当前时刻n的风险度的表达式如下：

36、

37、其中，表示定量指标i的初始权重，表示定性指标j的初始权重，表示当前时刻n的定量指标i风险值，表示当前时刻n的定性指标j风险值。

38、可选地，所述步骤19中最终的风险度的表示式如下：

39、

40、其中，n'＝n+δn，n为当前时间窗的子时间窗口数，δn为经过计算时间窗需要动态增加或减少的数量，k为控制因子，e为常数。

41、第二方面，本发明提供了一种计算机装置，包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现第一方面所述方法的步骤。

42、第三方面，本发明提供了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，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。

43、第四方面，本发明提供了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/指令被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。

44、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

45、本发明采用动态评估机制，根据水下系统的具体情况进行了分级细化触发判定，并且利用异常指标耦合潜在风险等风险度动态处理，减少了主观性，使得评估更加客观合理，基于风险度信息进行动态评估，减少了对历史数据的依赖性以及主观判断，且不需考虑多个变量的概率分布关系，增加了评估机制的准确性、稳定性，设计的三级触发考虑水下系统的具体特点，更加契合水下系统的环境。设计的触发以及异常指标耦合潜在风险针对突发风险的应对能力强，而且不依赖历史数据，更加客观合理。