Network security is a very important issue in recent years. For many new or traditional enterprises, utilizing internet to store and analyze data has become an indivisible part of their production and operation. But many enterprises do not have enough ability to ensure the security of information, so the choice of the optimal network security service provider has become a practical problem faced by many ordinary companies. In this paper, we establish bipolar fuzzy interactive multi‐criteria decision‐making (TODIM) based on the cumulative prospect theory (CPT‐TODIM) model for dealing with the problem of multi‐attribute group decision making, and this special model is applied to the field of network security about the issue of network security service provider selection. The second and third parts of this paper introduce the knowledge of bipolar fuzzy and the initial CPT‐TODIM method. In the fourth part, we discuss the bipolar fuzzy CPT‐TODIM model in detail. In the last two parts of this article, the method proposed in this paper is applied to the field of network security provider selection and compared with other methods. The results show that bipolar fuzzy CPT‐TODIM method with unique advantages in some aspects is reasonable and effective, and can be applied to more uncertain decision fields. It is hoped that this method can help enterprises make better decisions.

中文翻译：

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CPT-TODIM双极性模糊多属性群决策方法及其在网络安全服务提供商选择中的应用

近年来，网络安全是一个非常重要的问题。对于许多新的或传统的企业而言，利用互联网存储和分析数据已成为其生产和运营不可分割的一部分。但是，许多企业没有足够的能力来确保信息的安全性，因此，选择最佳的网络安全服务提供商已成为许多普通公司面临的实际问题。本文基于累积前景理论（CPT‐TODIM）模型建立了双极性模糊交互式多准则决策（TODIM），用于解决多属性群体决策问题，并将该特殊模型应用于网络安全领域有关网络安全服务提供商选择的问题。本文的第二和第三部分介绍了双极性模糊的知识和初始CPT-TODIM方法。在第四部分中，我们详细讨论了双极性模糊CPT-TODIM模型。在本文的后两部分，将本文提出的方法应用于网络安全提供者的选择领域，并与其他方法进行了比较。结果表明，在某些方面具有独特优势的双极模糊CPT-TODIM方法是合理有效的，可应用于更多不确定的决策领域。希望这种方法可以帮助企业做出更好的决策。本文提出的方法应用于网络安全提供商选择领域，并与其他方法进行了比较。结果表明，在某些方面具有独特优势的双极模糊CPT-TODIM方法是合理有效的，可应用于更多不确定的决策领域。希望这种方法可以帮助企业做出更好的决策。本文提出的方法应用于网络安全提供商选择领域，并与其他方法进行了比较。结果表明，在某些方面具有独特优势的双极模糊CPT-TODIM方法是合理有效的，可应用于更多不确定的决策领域。希望这种方法可以帮助企业做出更好的决策。