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《上海交通大学》 2010年
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基于遗传算法的业务连续性过程研究

许敦  
【摘要】:现今社会,企业所面临的各方面的威胁越来越复杂,而另一方面,企业对于信息安全的需求却越来越高。这就使得当发生灾难时,企业必须在短短的几天或更少的时间内进行业务层面的恢复。而一旦处置不及时企业就会陷入困境,所以制定一个有效的灾难恢复计划对于企业来说就非常重要。 灾难恢复更多地强调灾后的重建,也更多强调信息部门的责任。业务连续性的提出,使得企业更加关注业务保持持久以及连贯的运行,也更加强调多部门统筹协调地应对灾难的规划。所以说,业务连续性是灾难恢复计划的延伸和拓展。 业务连续性管理是一个全面、持续的过程,它能够识别出对一个企业与组织潜在的风险与威胁,并能够提供一个拥有有效应对与反应机制的框架,这就能很好地保障了主要股东的利益,维护其声誉与品牌,并保障价值创造相关活动的顺利进行。 在业务连续性的实施步骤当中,如何确定业务的恢复顺序至关重要。而现有的业务恢复排序算法包括枚举算法和贪心算法,在性能上都不是很理想。 本文提出了一种基于遗传算法的业务恢复排序算法,并对算法进行了设计与实现,该算法能在较短的时间内找到接近最优解的解。然后,本文通过实验对本算法与枚举算法以及贪心算法进行了对比,证明了本算法在业务恢复排序领域的优越性。并通过实验探讨了几个会影响算法性能的参数的选取。 此外,本文还提出了将平衡记分卡应用到业务连续性评估的思想,并设计了一个简单的评估模型。在四个维度的评估因子做出定义,通过Delphi法进行权重的分配,最后填入平衡记分卡,根据平衡记分卡给出评估建议。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP18

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