基于STRIDE和模糊综合评价法的移动支付系统风险评估.docx

基于STRIDE和模糊综合评价法的移动支付系统风险评估
移动支付系统风险评估
摘要：随着移动支付的快速发展，移动支付系统的安全风险也日益突显。本文基于STRIDE模型和模糊综合评价法，对移动支付系统的安全风险进行评估和分析。通过对系统进行综合分析，确定了系统的主要风险和潜在威胁，并提出相应的安全措施和建议，以保障移动支付系统的安全性。
1.引言
移动支付是指利用移动终端设备进行支付交易的方式。随着智能手机的普及以及移动互联网技术的迅猛发展，移动支付业务得到了广泛应用。然而，移动支付系统也面临着诸多安全风险和威胁，如数据泄露、身份伪造、恶意软件等。因此，对移动支付系统的安全风险进行评估和分析，是保障用户资金安全的重要措施。
2.相关理论
2.1STRIDE模型
STRIDE模型是一种常用于评估和分析软件系统安全性的方法。其主要包括以下六个方面的风险和威胁：Spoofing(身份伪造)、Tampering(数据篡改)、Repudiation(抵赖)、Informationdisclosure(信息泄露)、Denialofservice(拒绝服务)、Elevationofprivilege(权限提升)。
2.2模糊综合评价法
模糊综合评价法是一种经验评估方法，可以将多个评价指标综合起来，得到一个综合评价值。该方法主要包括建立模糊评价指标体系、确定隶属函数、计算模糊评价值等步骤。
3.风险评估方法
3.1确定评估指标
针对移动支付系统，我们可以选择以下几个指标进行风险评估：系统稳定性、用户身份认证、数据传输安全、数据存储安全、恶意软件防护、交易记录可追溯性。
3.2给出风险程度划分
根据STRIDE模型，我们将评估指标的风险程度划分为高、中、低三个等级，分别表示风险可能性和影响的程度。
3.3确定隶属函数和计算模糊评价值
根据评估指标的具体情况，为每个指标确定隶属函数，并利用隶属函数计算出各个指标的模糊评价值。然后，利用模糊综合评价法，根据各个指标的权重，计算出系统的综合评价值。
4.风险评估实例分析
以某移动支付系统为例进行风险评估实例分析。假设系统稳定性的权重为0.2，用户身份认证的权重为0.3，数据传输安全的权重为0.2，数据存储安全的权重为0.15，恶意软件防护的权重为0.1，交易记录可追溯性的权重为0.05。
根据实际情况，我们可以得到各个评估指标的具体数值。如系统稳定性为中风险，用户身份认证为低风险，数据传输安全为高风险，数据存储安全为中风险，恶意软件防护为高风险，交易记录可追溯性为低风险。根据这些数值和权重，我们可以计算出系统的综合评价值。
5.风险控制措施和建议
根据评估结果，我们可以得出以下控制措施和建议：
-强化系统稳定性，确保系统高可用性和可靠性。
-加强用户身份认证，采用多重认证方式，提升系统安全性。
-加密数据传输，确保数据在传输过程中不被窃取和篡改。
-加强数据存储安全措施，对用户敏感信息进行加密存储。
-定期更新和扫描防护软件，及时发现和清除恶意软件。
-提供完整的交易记录，方便用户核查和追溯交易情况。
6.结论
通过基于STRIDE模型和模糊综合评价法的移动支付系统风险评估，我们可以对系统的安全风险进行全面分析和评估。通过采取相应的控制措施和建议，可以有效降低风险，保障移动支付系统的安全性。但需要注意的是，风险评估是一个动态过程，需定期进行评估和更新，以适应不断变化的安全环境。