生存模型讲稿(201009)(0920)
易纲论存货模型-两篇主题演讲+附录-19页精选文档
易纲：中国企业进入剧烈存货调整期2008年12月19日12月19日至21日，由北京大学北大汇丰商学院主办，北大私募股权投资同学会承办的“全球金融危机下中国经济的机遇与挑战论坛暨北京大学汇丰金融研究院成立暨北京大学PE首届年会”在北京万豪酒店举行。
嘉宾济济一堂，直面金融风暴来袭、大胆剖析世界未来经济走势，研讨中国下一步经济形式，探求最有效的迎战之术，以下是精彩观点易纲：人民银行副行长谢谢主持人！今天非常高兴有机会来参加这个会议！首先我向北京大学表示祝贺，祝贺北京大学汇丰商学院的成立，也祝祝贺北京大学汇丰金融研究院的成立！我今天演讲的题目有一点技术性，我想讲一个存货的模型，有这个存货的模型来解释为什么目前中国经济下滑的这么厉害，希望对在座的各位，研究中国经济周期问题、研究金融问题有所帮助。
我们首先看到，目前在数据上有些矛盾，一个最重要的事儿就是说，如果我们用支出法来测度GDP的话，我们会看到支出法的GDP我们仍然非常强劲。
什么是支出法呢？等于投资、消费、净出口相加，就是支出法的GDP。
我们固定资产的投资多高呢？1-11月份累计为26.8%，这是名义的，如果变成实际的投资还有18.7%，也就是说固定投产一年看起来相当强劲，这是城镇的固定资产投资，如果全国的固定资产投资而言这是一个很重要的值，也就是说投资是非常强劲的。
第二看消费，消费品零售总额1-10月份累计的名义增长是20.9%，实际增长也有14.7%，相当强劲。
再看看净出口，虽然11月份净出口是负的，但1-11月份的贸易顺差是2560亿美元，也就是说看中国的GDP，看三驾马车：投资、消费、净出口，从现在目前的数字来看都是相当强劲的。
第二，目前大家对经济增长下滑的担心非常大，这种下滑的担心主要是来自生产法计算的GDP，这是三次产业的加总，也就是我们平常熟悉的GDP等于什么呢？GDP等于第一产业的增加值加上第二产业的增加值加上第三产业的增加值，把这三次产业的增加值都加起来就是我们的GDP，实际上中国的第二产业是最大的，其中工业是最大的，接近48%点几。
3.1生存模型与生命表教案资料
（2）假如有1000名50岁的人中，下一年可能死去多 少人？
（3）如果某50岁的人，投保了一个10年定期的某种 人寿保险，那么应该向他收取多少保费？（即 定价问题！）
（4）一些特定因素（如一天吸60根烟卷）对50岁男 性公民未来的生存时间有怎样的影响？
二、新生婴儿的生存分布
tq x P ( T x t ) 1 P ( T x t ) 1 tp x ; 又由条件概率公式，有
u|tqxP(uTxtu) P(Txu)P(Txtu|Txu) P ( T x u ) P ( T x u t) u p x tq x u ;
u|t qx P(Tx t u,Tx u)
所以有，
S0(xt)S0(x)Sx(t) S x ( t u ) S x ( t ) S x t( u ) S x ( u ) S x u ( t )
■例1 设生存分布函数为
S0(t)et,t0
其中 0 为参数，求 Fx(t)和fx(t) 。
解：Fx
(t)
1
S0(x t) S0 ( x)
1
et
fx (t) Fx(t) 1 et 些国际通用精算表示法）
（一）未来一年的生存与死亡概率
1）pxSx(1)P (T x1)个体(x)在x+1岁仍然生存
的概率；被称为生存概率。
2）qxF x(1)P(Tx1)个体(x)在未来一年内死亡
的概率； 称为死亡概率。
与密度函数的关系： f0(t)S0(t) 新生儿将在m岁至n岁之间死亡的概率：
n
Pr(mXn)F 0(n)F 0(m ) f0(t)dt
m
注：生存函数 S 0 ( t ) 的性质
【口才与演讲类范文精选】生存主题演讲
范文资料精选
生存主题演讲
独立不仅仅是一种生存方式，还是一种信念、一种力量、一种坚持。
这种独立的生存方式能使弱者变得强大，强者变得更强。
我坚信：独立一定是学会生存的答案。
下面是小编为您整理的关于生存主题演讲，希望对你有所帮助。
生存主题演讲篇一
尊敬的老师，亲爱的同学们：
大家好!
人最宝贵的生命，人的生命只有一次，是父母和上天的恩赐。
生命本身是幸福的，但也是短暂的，总有一天会走到终点。
因此我们每个人在这短短的几十年中里面，应该学会生存。
那么生存是生命呢?生存是珍惜生命，生存就是有所追求，生存就是积极向上的人生态度。
我们在日常生活中一定要学会如何生存。
如果有一天灾难来临时，我们就首先应该学会如何避险，如何保护自己;在遇难的时候，我们应该沉着冷静，想想怎样去解决问题;当我们在生死边缘徘徊时，我们应该努力挣扎，学会如何不被阎王抓去，延长自己的生命。
而现在我们人类不断的胡乱破坏地球环境，真是在给自己挖坟墓。
地球上的资源和能源已经在慢慢枯萎，如果我们再这样无知得开发和浪费下去，我们人类
1。
生存函数模型
对皮卡车市场的现状和影响皮卡车市场需求因素的分析基础之上，对GDP 、城市化率、商品房销售面积、公路货运量、贸易进出口等相关因素进行分析，进而做出未来皮卡车市场的需求预测。
1. 模型构建从皮卡车最本质的驱动要素购买力出发，借鉴研究机构较成熟的预测模型——基于GDP 的基础预测模型，即探索建立以GDP 为核心变量，城市化率、商品房销售面积、公路货运量、贸易进出口为调整变量的皮卡销售量预测模型。
675121324354(*)****1+a a X a a X a X a X a X Y e+++++=Y 为皮卡销售量；5X 为GDP ；1X 为商品房销售面积； 2X 为公路货运量； 3X 为贸易进出口； 4X 为城市化水平；该模型是一非线性回归预测模型，是为探索以GDP 为核心的变量与皮卡车销售量之间的复杂函数关系。
我们以全国为例，收集数据对系数进行量化，数据来源于中国统计年鉴（2004—2010）。
我们用SPSS 统计软件的非线性回归分析来确定系数。
模型最终形式为：5871234(11110.00001)9.03610175324.6699026.9082293.689 5.285101+X X X X X Y e-+⨯⨯+⨯-⨯-⨯+⨯⨯=2. 分指标预测我们知道了2008-2010年的数据，要对2011-2015年的皮卡销售量进行预测，还需要知道第2004-2010年的GDP 、城市化率、商品房销售面积、公路货运量、贸易进出口的数据。
因此还需要对这5个指标分别进行预测，本文采用‘S 型曲线’回归预测。
运行程序可以得3. 皮卡销售量预测将上表的数据代入前面所求的回归模型，可以得到2011-2015年我国皮卡车销售量的预测值：模型的建立基于皮卡车最本质的驱动要素购买力，它适用于某一国家地区，换言之，需求预测可以基于全国层面，也可以对各个省进行预测。
生存模型的概念及生存模型数学
最小二乘估计
通过最小化误差平方和来估计未知参数，适 用于线性回归模型。
贝叶斯估计
利用先验信息结合样本数据来估计未知参数， 能够综合考虑已知和未知信息。
检验方法
01
显著性检验
通过比较不同样本或不同处理组 的结果，判断其差异是否具有统 计学上的显著性。
02
拟合优度检验
03
异方差性检验
检验模型是否能够很好地拟合实 际数据，常用的方法有卡方检验、 残差分析等。
应用场景
适用于具有已知或假设的分布形式的生存数据，如某些医学和工程领域的研究。
非参数生存模型
定义
非参数生存模型是一种不假定数据遵循特定 分布的模型，它根据数据本身的特点进行建 模。
特点
非参数生存模型不对生存时间的分布做出假设，而 是直接根据实际观测数据进行建模。
应用场景
适用于分布形式未知或多种分布形式可能的 生存数据，如某些生物学和环境科学领域的 研究。
06 生存模型的发展趋势与挑 战
生存模型的发展趋势
生存分析在医学领域的应用
随着医学研究的深入，生存分析在临床试验、流行病学和生物统计学等领域的应用越来越广泛，研究疾病发生、发展 和转归的过程，为临床决策提供依据。
生存分析与机器学习的结合
机器学习算法在生存分析中的应用逐渐成为研究热点，通过数据挖掘和预测模型，对生存时间进行更精确的预测和风 险评估。
R语言的灵活性和开放性使得用户可以根据自己的需求进行定制和扩展，实现特定的 生存分析方法。
Python实现
Python是一种通用编程语言，也广泛应用于数据分析和科学计算。
Python有许多生存分析库，如lifelines、survivalml等，提供了丰富的生 存分析方法和工具。
生命生存生活演讲稿(模板6篇)
生命生存生活演讲稿(模板6篇)（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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2寿险2
2.3 多生命模型与单生命模型的关系
联合生存状态与最后生存者状态都与(x), (y) 中任一个体的生存状况相关; 基于集 合的观点, 二元函数满足对称性时, 关于 联合生存状态与最后生存者状态的函数 计算可转化为 T(x) 和 T(y) 的函数. 结论2.3.1 在不要求 T(x)与T(y) 相互 独立时, 有
2.7.1 UDD假设
设个体 (x) 在年龄段 [x,x+1) 假设成立, 个体 (y) 在年龄段 [y,y+1) 假设成立. 则 有 结论 2.7.1 对 t (0,1), fT ( xy ) (t ) qxy (1 2t )qx qy .
例 2.7.1 个体(x)和个体(y)在每一年龄年 UDD假设成立. 已知 qx qy 1, 求 exy .
cov(T ( xy), T ( xy)) (ex exy )(ey exy ).
2.4 联合生存状态
结论 2.4.1 在个体(x)和个体(y)独立的条件下, 有
t
pxy t px t py , xy (t ) x (t ) y (t ).
例 2.4.1 个体(60)和个体(65)独立, 都来自服从 de Moivre 死亡力的群体, 参数w=100. 计算 T(60:65)的密度,生存函数和死亡力函数. 计算 从现在起, 第一个死亡个体在未来10年至20年 之间死亡的概率.
30 40:50
2.7 单生命个体的假设
类似于个体在分数年龄的死亡分布的研究, 对 多生命模型, 可以基于以下2种情况讨论多生 命个体在分数年龄上的分布: (1) 多生命模型中的每一个体在每一年龄年死亡 均匀分布假设成立; (2) 由多个个体组成的群体在每一年龄年死亡均 匀分布假设成立.（联合生存状态或最后死亡 状态在每一年龄年死亡均匀分布假设成立） 我们只讨论第一种情况. 第二种情况类似于单生 命模型.
《生存模型》习题参考答案（第一章）
《⽣存模型》习题参考答案（第⼀章）《⽣存模型》习题参考答案1．1 解：（1）0.5()()0.05(100),0100df t S t t t dt-=-=-?0.50.05(36)0.05(10036)80.00625f -=-==（2）0.510.5()0.05(100)()0.5(100),0100()0.1(100)f t t t t t S t t l ---===-?-1(50)0.5(10050)0.01l -=-=（3）10()()0.5(100)0.5ln(1100),0100t t t s ds s ds t tl -L ==-=--?蝌(75)0.5ln(175100),01000.693147t L =--唬<（4）1001001000.50200[]()()0.1(100)366.66E T tf t dt S t dt t dt ===-==蝌& （5）10010022[]()2()0.4800000.2(100)(100)315E T tf t dt tS t dtt t dt t dt ===-=-=蝌蝌{}2228000020040000var[][][]15345888.88T E T E T 骣÷?=-=-==÷?÷?桫& 1．2 解：（1）{}{}201()exp ()exp ()exp (),02tt S t x dx a bx dx at bt t l 禳镲=-=-+=-+?睚镲镲铪蝌（2）21()()()()exp (),02f t t S t a bt at bt t l 禳镲==+-+?睚镲镲铪（3）令22211()exp ()()exp ()022d f t b at bt a bt at bt dt 禳禳镲镲=-+-+-+=睚睚镲镲镲镲铪铪，得：t =。
此时，(),0f f t t 吵桫，即t =为分布的众数。
生存模型
例2.2 根据 S (t ; x)求出所选取的 x 岁人活到 ( x + 10) 岁，并在 ( x + 20) 岁前死亡的概率。 解：先求 ( x + 10) 岁的人在 ( x + 20) 岁前死亡的 概率 10 q[ x]+10 。于是：
10
q[ x ]+10 = 1 − Pr 在（x + 20）岁仍生存 活到（x + 10）岁后
t
f ( y )dy
显然有：
∫
t
+∞
0
f ( y )dy = 1
概率密度函数表示开始时刻 t = 0的实体在时间 t 失效（或死亡）的密度，或者称为在时间的非 条件死亡密度
2. 危险率函数:
在生存到时间 t 的条件下，在时刻 t 处的瞬间 死亡密度称为时间 t 处的危险率，记为 λ (t )。显 然 λ (t ) 是在生存到时间 t 的条件下的死亡密度， 从而有：
2、选择模型 选择模型
S （1） (t ; x ) 符号定义 考虑这样一个生存模型，其用于年龄为 x (假设是一整数)为保险保障而挑选来的人的保 险计算。此时，保险签约前述定义在 t = 0 时的 初始事件，因而一般地说模型给出了时刻 t 仍 然活着的概率。例如，如果我们仍然想用 S (t ) 函数的话，那么 S (10) 就给出了在时刻 t = 10 时存 活的概率(可能是以年来度量)。我们当然也会 x 赞同当 t = 0 时， = 25与 x = 55 会使 S (10) 有不同 的值。
0
ω
ω
2
2
（5）
Var (T ) = E (T ) − [ E (T )] =
2
ω
2
3.1生存模型与生命表PPT
又记 T x 的整数部分为 K x ，小数部分为 S x 则
Tx Kx Sx
1
同时， T x 的分布函数、生存函数及密度函数分别用 Fx(t),Sx(t)和fx(t) 表示。
2 |2 q 2 2 2p 2 22 q 2 4 S S 0 0 ( (2 2 4 2 ) )(1 S S 0 0 ( (2 2 6 4 ) )) 0 .0 1 9 6
5p20
S0(25) S0(20)
0.9512
1
例8 设(x)的未来寿命的密度函数为
fx(t)
1
，0t
95
95
0,
其他
利息力=0.06， 保额为一个单位的终身寿险的现值
P(Tx u)P(Tx t u)
u px tu px
（3）对 0ht，
QP(Tx
t)|Tx
h)
P(Tx t,Tx h) P(Tx h)
P(Tx t) P(Tx h)
tpxP (T xt)P (T xh )P (T xt|T xh ) hpxt hp x h
1
□例2 已知生存函数 S0(x)(110 x0)1/2,0x100
Tx的分布函数：
Fx(t)P(Tx t)
生存函数（生存分布）：S x(t) P (T x t) 1 F x(t)
密度函数： fx(t)F x(t)Sx (t)
1
F0(t)与 Fx(t)的 关 系 ：
Fx(t) P(Tx t) P(x T0 x t T0 x) P(x T0 x t) P(T0 x) F0(x t) F0(x) 1 F0(x)
学会生存三分钟演讲稿(3篇)
第1篇大家好！今天，我站在这里，想和大家探讨一个关于生存的话题——学会生存。
在这个瞬息万变的时代，生存能力已经成为我们每个人必备的素质。
今天，我将用三分钟的时间，与大家分享学会生存的重要性以及如何提升我们的生存能力。
首先，让我们思考一下，什么是生存？生存，不仅仅是指生命的延续，更是指在生活中不断适应环境、解决问题、实现自我价值的过程。
在这个意义上，学会生存，就是学会如何在这个世界上立足，如何在这个世界上找到属于自己的位置。
一、学会生存的重要性1. 适应社会发展的需要随着科技的飞速发展，社会对人才的需求也在不断变化。
学会生存，意味着我们要不断学习新知识、新技能，以适应社会的发展需求。
只有这样，我们才能在激烈的竞争中立于不败之地。
2. 提高生活质量生存能力的高低，直接关系到我们的生活质量。
学会生存，意味着我们可以更好地应对生活中的各种挑战，提高生活质量，实现自己的人生价值。
3. 增强心理素质在面对困境时，生存能力可以帮助我们保持冷静，分析问题，寻找解决办法。
这有助于我们增强心理素质，更好地应对生活中的挫折和压力。
二、如何提升生存能力1. 树立正确的价值观价值观是人生的航标，正确的价值观有助于我们明确人生目标，坚定信念，勇往直前。
我们要树立正确的人生观、价值观，明确自己的生存目标，才能在追求生存的过程中不断进步。
2. 培养良好的学习习惯学习是提升生存能力的基石。
我们要养成良好的学习习惯，不断学习新知识、新技能，拓宽自己的视野。
同时，要注重实践，将所学知识运用到实际生活中，提高自己的生存能力。
3. 培养解决问题的能力生活中充满了各种问题，学会生存，就要学会解决问题。
我们要学会分析问题、总结经验，从失败中汲取教训，不断提高自己的解决问题的能力。
4. 增强人际交往能力人际交往能力是生存能力的重要组成部分。
我们要学会与人沟通、合作，尊重他人，关心他人。
在人际交往中，我们要学会倾听、表达、理解，从而更好地融入社会，提高自己的生存能力。
生存模型
e
, t ≥ 0, λ > 0
d − λt f (t ) = − S (t ) = λ e dt
危险累积函数：
f (t ) λ (t ) = =λ S (t )
精算教材中常称指数分布为常力分布。
例2.1 对于指数分布，证明
E (T ) =
证：
λ
1
,Var (T ) =
+∞ 0
1
λ
2
3、综合模型（总量模型） 综合模型（总量模型）
S （1） ( x ) 符号定义 考虑一特殊情况：定义在 t = 0时的初始事件是 某人的实际出生日，他的生存概率由 S (t ) 给出 。 一般地用 x表示到达年龄，则当 t = 0 时 x = 0 ， 所以到达年龄与消逝的时间事实上是一致的。 于是既可以用 x 也可以用 t 作为主要变量，按 通常的惯例是用 x 。生存概率将由 S ( x ), x ≥ 0 给出，而 S (0) = 1 ，当 x → ∞时S ( x) → 0 。
§2.2参数生存模型举例 参数生存模型举例 一：均匀分布
均匀分布是只有两个参数的分布，其概率 密度函数为：
1 , t ∈ [ a, b] f (t ) = b − a 0 , 其他
如果将均匀分布视为一生存模型，常用希腊 字母表示这个参数，则密度函数：
1 , t ∈ [0, ω ] ω 0 , 其他
− t λ ( y )dy S (t ) = exp ∫ 0
4. 累积危险率函数Λ (t ) ：
Λ(t )则：来自∫ λ ( y)dy = − ln S (t )
0
t
S (t ) = e
−Λ ( t )
生存分析课件
常用方法有2种：
乘积-极限法（product-limit method） 寿命表法（life table method） 前者主要用于观察例数较少，未分时间区间组的资料； 后者适用于观察例数较多的资料，通常按时间区间分组。
2017/10/10
13
1. 乘积极限法
例1 某研究者收集了两组急性淋巴细胞白血病患者治疗后的随访资 料，淋巴细胞浸润组（LA）18人，无淋巴细胞浸润组（NLA）25 人，生存时间数据如下，不带“＋”者表示已经死亡，即完全数 据，带“＋”者表示尚存活，即删失数据。试作生存分析。生存 时间单位为月。
生存函数 死亡概率函数
概率密度函数
风险函数。
Hale Waihona Puke 2017/10/107
二、 生存时间函数
生存函数 生存函数（survival function）表示一个个体 生存时间长于t的概率，又称为生存率、生存 概率，常用S(t)表示。可用下列公式来估计。
S (t ) f ( x)d x 生存时间长于 t的个体数/ 个体总数
2017/10/10
11
生存分析方法的分类
用于生存分析的方法可分为3类： （1）生存指标的描述：包括估计生存时间的分位数（包括中 位生存时间）、平均数、生存函数，生存时间分布的作图等。 （2）生存指标的假设检验：即检验各水平的生存指标是否一
致，常用方法有对数秩检验（Log-rank test）、威尔科克森检
10
2017/10/10
二、 生存时间函数
风险函数（hazard function） 风险函数也称为危险率函数，用h(t)表示，其定义为： h(t)=lim(在时间t生存的个体死于区间（t，t＋△t）的概率/△t) △t→0 由于计算h(t)时用了生存到时间t这一条件，故上述公式中分子部分是一 个条件概率，可将h(t)称为生存到时间t的个体在时间t的瞬时死亡率或 条件死亡速率。用t作横座标，h(t)为纵座标所绘的曲线，如递增，则表 示条件死亡速率随时间而增加，如平行于横轴，则表示没有随时间而加 速（或减少）死亡的情况。 在实际问题中，该函数在t时刻的取值可用下列公式来估计。 h(t)≈t时刻开始的区间内死亡个体数/（生存到t的个体总数×区间宽度）
生存演讲稿范文
大家好！今天，我非常荣幸能站在这里，与大家分享关于生存的话题。
在这个充满竞争和挑战的时代，生存成为了我们每个人都必须面对的重要课题。
在这里，我想和大家探讨的是如何在竞争激烈的社会中，实现自我价值，实现人生的意义。
首先，我们要明确一个观点：生存不仅仅是活着，更是要有质量地活着。
在现实生活中，我们常常看到一些人为了生存而生存，为了生活而生活，却忽略了生活的本质。
因此，我们要学会在生存中寻找快乐，在快乐中实现生存。
那么，如何实现有质量的生存呢？一、树立正确的人生观和价值观。
人生观和价值观是我们人生的指南针，决定了我们人生的方向。
我们要树立正确的人生观和价值观，追求真善美，抵制假恶丑。
只有这样，我们才能在生存中找到真正的快乐。
二、不断提升自己的能力。
在这个竞争激烈的社会，能力是生存的基石。
我们要努力学习，不断提升自己的综合素质，包括专业知识、沟通能力、团队协作能力等。
只有这样，我们才能在激烈的竞争中立于不败之地。
三、保持积极的心态。
生活中难免会遇到挫折和困难，但我们要学会调整心态，保持乐观、积极的心态。
只有这样，我们才能在逆境中找到生存的力量，战胜困难。
四、关爱他人，传递正能量。
生存不仅仅是为了自己，更是为了家庭、社会和国家。
我们要关爱他人，传递正能量，让身边的人感受到温暖和关爱。
这样，我们的生存才会更有意义。
五、学会理财，合理规划生活。
生存离不开经济基础，我们要学会理财，合理规划生活。
既要满足基本生活需求，又要追求更高层次的精神享受。
最后，我想说，生存是一场修行，是一场与自己、与他人、与社会、与自然的对话。
我们要在修行中成长，在成长中实现自我价值，在实现自我价值的过程中，为这个世界贡献自己的一份力量。
亲爱的同学们，让我们携手共进，为实现有质量的生存而努力奋斗！谢谢大家！。
第2章 多生命生存模型
28
例3答案
1 1 1 30 15 10
f m
e fm e
0
0
0.1t
dt 10
1 1 t t 30 15
q q
1 20 , 50 1 20 , 50
e
0
e
1 dt 1 / 3 30
1 q
1 20 , 50
等价公式
t
pxy t pxy t px t py
16
密度函数
等价公式
fT ( xy ) (t ) fT ( xy ) (t ) fT ( x) (t ) fT ( y) (t )
17
死亡效力函数
18
最后生存者状态整值剩余寿命为k的概率
等价公式
k
qxy k qx k qy k qxy
n
t
t p y y t (1t p x )dt (1 n p y ) t p xy y t dt
0 0
Hale Waihona Puke n q y n q n q n p y n q x
1 xy 1 xy
27
例3
假定有一(20)岁女性，一(50)岁男性 已知 1 1 f m 30 15
25
o
o
o
o
o
o
o
o
2.6 与死亡次序相关的概率
1 — 在n年之内，(x) 先于(y)死亡 q n xy
1 q n xy f x (t ) f y ( s ) dsdt f x (t ) f y ( s ) dsdt 0 t 0 t
生存性评估分析模型研究
生存性评估分析模型朱而刚北京邮电大学信息安全中心报告内容•为什么需要生存性？[1]•生存性(Survivability)的概念[2,3,4]•生存性评估分析模型[2,3,4,5,6,7]•生存性分析示例[2,3]第2页为什么需要生存性？•第一代安全技术（信息保护与隔离）ü基本假设能够明确划分网络边界并且能够在边界上阻止非法入侵ü基本技术保护和隔离ü缺点边界划分与控制对内部攻击无能为力第3页为什么需要生存性？•第二代安全技术（信息保障技术）ü基本原理发现入侵及其造成的破坏，采取相应对策ü基本技术（PDRR）保护、检测、响应、恢复ü缺点过于依赖检测系统恢复技术短时间难以达到效果第4页为什么需要生存性？•第三代安全技术（生存性技术）ü基本假设检测系统不可能检测到所有的入侵保护措施不可能阻止所有的入侵关键设施必须不间断提供服务ü基本原理容错、容侵ü基本技术目前安全研究的热点第5页生存性概念介绍•定义生存性(Survivability)是指系统在遭受攻击(Attacks)、出现故障(Failures)或发生意外事故(Accidents)时，依然能够及时完成任务(Mission)的能力。
第6页生存性概念介绍•必要服务(Essential Service)系统在遭受攻击、失效（Failure）或意外事故（Accident）时仍然必须提供的服务•次要服务(Non-Essential Service)系统在面临入侵或受损时，为保证必要服务的持续提供，可以暂时挂起、停止或受损的服务第7页生存性概念介绍•抵抗攻击能力(Resistance)当系统遭受攻击的时候，抵抗和忍受攻击的能力•可识别性(Recognition)识别攻击的策略,了解系统当前状态，判断系统受损程度的能力•可恢复性(Recovery)恢复受损信息或功能，隔离破坏区，在允许的时间间隔内维护恢复必要服务，条件允许时恢复所有服务的能力第8页生存性评估分析模型•相关工作•总体思路•评估分析流程•评估方法第9页生存性评估分析模型•相关工作ü文献[2,3]提出SSA分析方法缺点:只是定性分析,缺少定量评估ü文献[5]提出定量评估方法缺点:定量评估采用加权求和第10页生存性评估分析模型•总体思路ü生存性的量化[5]损伤状态下，必要服务性能与次要服务性能之和同正常状态下必要服务性能与次要服务性能之和的比率üSSA的分析框架[2,3]系统定义必要能力定义易损性能定义生存性分析第11页生存性评估分析模型•总体思路ü结合前两种评估分析方法的优点ü通过充分模拟真实的攻击依次突破系统生存性进行生存性测试ü通过评估必要服务和次要服务的性能对系统的生存性进行评估ü通过分析系统的抵抗攻击能力、可识别性、可恢复性提出系统生存性的改进建议第12页型•生存性评估分析的四个步骤ü生存性需求分析定义系统生存性需求ü入侵分析与测试引入入侵,测试对必要服务和次要服务的影响ü生存性评估定量评估,确定生存性等级ü生存性分析提出生存性改进建议第13页型•生存性需求分析的主要内容ü系统架构分析网络拓扑应用架构等ü必要服务和次要服务分析引入UML的分析机制,跟踪系统基本功能,确定必要服务和次要服务及其服务组件ü建立评估系统生存性的指标体系第14页生存性评估分析模型•评估系统生存性的指标体系ü通过必要服务和次要服务的性能来评估系统的生存性ü通过服务性能指标来评估服务的性能ü指标包括权重、评估目的对该指标的要求范围等第15页生存性评估分析模型•入侵分析与测试的主要工作ü入侵情景分析引入攻击树模型,分析系统面临的威胁ü动态的攻击测试测试威胁是否真正存在ü服务性能采集根据服务性能指标判断服务性能状态第16页型•攻击树模型[6]ü主机勘查ü漏洞发现ü目标渗透ü权限提升ü潜伏隐藏ü信息攫取ü跳板攻击第17页型•生存性评估的主要工作ü必要服务和次要服务性能评估服务性能指标量化服务性能评估ü系统生存性评估ü找出影响系统生存性提高的服务第18页型•生存性分析的主要工作ü抵抗攻击能力分析ü可识别性分析ü可恢复性分析ü提出改进建议第19页生存性评估分析模型•抵抗攻击能力改进ü目前常用的措施打补丁防火墙认证加密等ü发展方向冗余多样性等第20页模型•可识别性改进ü目前常用的措施入侵检测ü发展方向自识别信任维护黑盒报告等第21页模型•可恢复性改进ü目前常用的措施容错技术信息备份ü发展方向结合冗余和多样性的动态自适应第22页型•评估方法采用基于三角白化权函数的灰色评估法[7]1. 需要建立评估的指标体系包括指标权重、指标评价值、评估等级对指标的要求范围等2. 根据定量信息给出定性评估结果聚类评估根据隶属度判断所处的等级3. 能够反映指标重要性对评估结果的影响加权求和法容易出现“重要指标得分低，而评估结果偏好”的情况第23页第24页型•白化权函数k jf (x)1a 0a 2a 3a 4a k-1a k a k+1a k+2a 12a +a 223a +a 2k k+1a + a 2s-1a s a s+1a s+2a s s+1a +a 21j f (x)2jf (x)k jf (x)s jf (x)第25页•服务性能评估ü建立指标体系[0.5,1][0.2,0.5][0,0.2]20保密性[0.9,1][0.7,0.9][0.1,0.7]30完整性[0.8,0.9][0.5,0.8][0.1,0.5]50可用性高中低指标权重指标名称第26页0.30.80.5评价值保密性完整性可用性指标名称15.683.546隶属度瘫痪损伤正常服务性能状态•服务性能评估ü服务性能指标评价值ü构造白化权函数,计算隶属度模型•生存性评估将服务性能作为指标操作类似于服务性能评估第27页模型•模型需要改进之处ü生存性测试的仿真机制ü成本－收益分析机制第28页示例•医疗健康管理系统架构图示例•基本功能ü添加新的治疗计划ü更新治疗计划ü查看治疗计划ü创建或修改治疗小组ü以报表的形式显示治疗计划ü等等第30页示例•必要服务ü查看治疗计划•必要组件ü报表生成组件ü数据库第31页示例•可能的入侵情景ü未授权用户修改病人的治疗计划ü入侵者破坏数据库ü等等•入侵测试•服务性能采集•生存性评估第32页第33页生存性评估分析示例•生存性改进建议示例降低备份周期，快速重构治疗计划查找未被破坏的治疗计划的备份，重构治疗计划添加数据库中治疗计划有效性校验无，除非医生偶然发现治疗计划被破坏数据库现场复制，对数据库有效性进行交叉检验数据库自身的安全模型保护治疗计划入侵者破坏数据库导致治疗计划提供者的信誉受到破坏，病人生命受到威胁推荐目前推荐目前推荐目前可恢复性可识别性抵抗攻击能力入侵情景参考文献1.荆继武，在攻击中生存，计算机世界，2004. 112.Nancy R. Mead, Robert J. Ellison, Richard C. Linger, Thomas Longstaff, JohnMcHugh, Survivable Network Analysis Method, SEI Technical Report CMU/SEI-2000-%R-013 ESC-2000-TR-0133.R. J. Ellison, R. C. Linger, T. Longstaff, N. R. Mead, A Case Study in SurvivableNetwork System Analysis, SEI Technical Report CMU/SEI-98-TR-014 ESC-TR-98-0144.John C. Knight, Kevin J. Sullivan, Matthew C. Elder, Chenxi Wang, SurvivabilityArchitectures: Issues and Approaches5.夏春和，王继伟，赵勇，吴震，可生存性分析方法研究，计算机应用研究，2002Vol.19 No.126.卢继军，黄刘生，吴树峰，基于攻击树的网络攻击建模方法，计算机工程与应用，2003 Vol. 39 No.277.刘思峰等，灰色系统理论及其应用，科学出版社，1999第34页谢谢！第35页。
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《生存模型》讲稿
○模型适宜性讨论
在一个较长的时间间隔中，至少对人的生存模型，均匀分 布作为一个生存模型并不合适。然而，在历史上它正是为 此目的而被提出的第一个连续型概率分布（Abraham de Moivre, 1724）。 该分布的主要用于较短的时期。
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《生存模型》讲稿
◎纵剖面研究（Longitudinal Studies）
不是选择一个时间区间，而是选择一研究群体并纵向地追踪该群体的经历至将来。 其中一种称为群体完整设计（cohort complete design）〖a group of people who share a
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○
S y F y
1 y 2 〖 ：中位数〗
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《生存模型》讲稿
◎精算生存模型记号：
●总量模型： S ( x) （ x 0 ） ： x ， e0 ○死力（the force of mortality）
○ x 岁人群未来预期寿命（生命期望）
e[ x ] E T , x tf (t , x)dt
0
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《生存模型》讲稿
◎参数生存模型举例
●均匀分布
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《生存模型》讲稿
◎定义
随机变量T 表示一个研究对象从 t 0 到它失效的时间，因此常称为失
效时间随机变量（failure time random variable） 。
○
○
y dy ln S t
0
t
○
t S t exp y dy 0
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《生存模型》讲稿
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《生存模型》讲稿
◎分布函数 F t 与生存分布函数 S t
●定义
F t Pr T t , S t Pr T t
如果T 是失效时间，那么在时间 t 该研究对象仍然运行的概率等于失 效时间迟于 t 的概率。也就是：
S (t) Pr(T t)
称为生存分布函数（survival distribution function）
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《生存模型》讲稿
◎另一个例子：
相伴变量（日历年龄，性别，是否吸烟…）
○保险签约：保险签约是定义在 t 0 时的初始事件。 x 表示保险签约 时投保人的日历年龄。当 t 0 时， x 25 与 x 55 会使 S (t) 在有不同的 值…… 基于同样的理由：m 表示保险签约时投保人的性别，s（smoking）表 示 保 险 签 约 时 投 保 人 是 否 为 吸 烟 者 。 当 t 0 时 ， m "male" 与
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《生存模型》讲稿
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(t )
f (t ) ： S (t )
0
“常力” （分布）
1
E (T ) tf (t )dt
20
Var (T ) E (T 2 ) [ E (T )]2 ，
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f y dy
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◎危险率（函数）（hazard rate function, HRT）
●定义
t
f t S t
●含义
t 0时的群体中，那些生存到时间t的成员，在时间t处瞬间死亡的密 度〖单位时间内死亡人数〗
m " female" ， s "smoking " 与 s "no smoking " 都会使 S (t ) 在有不同的
值……
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◎定义
如果失效时间随机变量T 的生存分布函数与其他变量（ x ，m ，s …）有关，则称选
择模型（select models）,记为 S (t; x,m, s) 。 （ x ，m ，s …）称为相伴变量（Concomitant
variables） 。 S (t; x) 为常用的精算生存模型，其中 x 为某一选择年龄（select age） 。 如果， 定义在 t 0 时的初始事件是某人的实际出生日， 则T 亦即死亡时间， 通常用 X 表示，称死亡年龄（Age at death）或将来寿命随机变量（Future lifetime random variable） 。连同其生存分布，称综合模型，记为 S (x) 。
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● t ， f t 与 S t
d S t d dt t ln S t S t dt
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●指数分布
○指数分布生存模型：定义
S (t ) et , t 0, 0
○指数分布生存模型：性质
F t 1 e t ， f t e t
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◎三个例子：
失效时间（failure time）…
○一台空调机在室温很高的实验室中运转。空调机开始工作时相当 于时间 t 0 …… ○考虑注射了致癌物质的实验动物的生存研究。 注射致癌剂就是 t 0 的最初事件…… ○考虑己被诊断患某种疾病且已开始治疗的某些人的生存研究。如 果患病的那天记为 t 0 ……
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◎横截面研究（Cross_Sectional Studies）
首先定义研究群体 （study group） ,即一个可看作是相同人的总体。 如： 一个城市 （国 家，民族）的全部人口，一家人寿保险公司的保单持有人（policyholders），一个 养老金计划（a pension plan）的成员。 其次是观察期（observation period）的选择。这个时期一开始，作为研究群体成员 的许多人就被臵于观察之下。在观察期间，可能有其他人加入研究群体，也会有一 些人未死亡就退出了研究，这种进出活动称为迁移（migration） 。
0 t
，
t
t
S (t ) 1 F (t ) f ( y)dy
t
(t )
f (t ) 1 S (t ) t
E (T ) tf (t )dt
0
2
2
，
Var (T ) E (T ) [ E (T )]
2
2
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● t ， E T 与 var T
t t y dy ln S t 〖累积危险函数〗 S t e ，
0 t
○
○
E T tf t dt
0
0
S t dt ,
var T E T 2 ET
Topics:
■生存模型 （Survival Models） 与精算生存模型 （Actuarial Survival Models） ■研究方案设计（Study Design） ■生存模型数学（mathematical foundation） ■小结（summary）
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