基于免疫的信息安全风险评估技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 概述 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-22页 |
| ·国外风险评估相关标准与研究情况 | 第13-16页 |
| ·国内风险评估相关标准与研究情况 | 第16-20页 |
| ·国内外信息安全风险评估方法研究现状 | 第20-22页 |
| ·研究背景和论文主要工作 | 第22-23页 |
| ·论文的组织结构 | 第23-24页 |
| 第二章 信息安全风险评估模型 | 第24-33页 |
| ·典型信息安全风险评估模型 | 第24-31页 |
| ·层次分解模型 | 第24页 |
| ·威胁树模型 | 第24-25页 |
| ·轮廓保护量化模型 | 第25-26页 |
| ·综合模糊数学评价模型 | 第26-27页 |
| ·灰色理论模型 | 第27-28页 |
| ·神经网络模型 | 第28-29页 |
| ·基于专家系统的评估模型 | 第29页 |
| ·生物免疫模型 | 第29-30页 |
| ·典型模型特点对比与分析 | 第30-31页 |
| ·常见信息安全风险评估工具 | 第31-32页 |
| ·信息安全风险评估技术的发展趋势 | 第32-33页 |
| 第三章 人工免疫学理论 | 第33-40页 |
| ·传统人工免疫技术 | 第33-35页 |
| ·人工免疫原理 | 第33页 |
| ·人工免疫典型算法分析 | 第33-34页 |
| ·人工免疫在信息安全领域的应用 | 第34-35页 |
| ·危险理论 | 第35-40页 |
| ·危险理论原理与信号机制 | 第35-37页 |
| ·DC算法 | 第37-38页 |
| ·危险理论在信息安全领域的应用 | 第38-40页 |
| 第四章 基于免疫的威胁识别 | 第40-52页 |
| ·基于免疫的威胁识别模型的设计 | 第40-43页 |
| ·基于免疫的异常检测改进算法的设计 | 第43-48页 |
| ·基于免疫的异常检测改进算法 | 第43-46页 |
| ·基于Markov模型的免疫变异 | 第46-48页 |
| ·基于危险理论的异常检测算法的设计 | 第48-52页 |
| ·信号的采集 | 第48-49页 |
| ·信号的计算 | 第49-50页 |
| ·基于危险理论的异常检测算法 | 第50-52页 |
| 第五章 基于危险理论的信息安全风险评估模型的研究 | 第52-65页 |
| ·DT-RA模型设计 | 第52页 |
| ·基于DT-RA模型的风险分析方法 | 第52-54页 |
| ·风险分析 | 第52-53页 |
| ·层次化风险分析 | 第53-54页 |
| ·基于DT-RA模型的风险评估流程 | 第54-55页 |
| ·基于DT-RA模型的信息安全风险评估系统的设计 | 第55-56页 |
| ·资产识别 | 第56-58页 |
| ·脆弱性识别 | 第58-59页 |
| ·基于免疫的威胁识别 | 第59-62页 |
| ·危险信号浓度的计算 | 第60-61页 |
| ·威胁严重程度的计算 | 第61-62页 |
| ·风险计算 | 第62页 |
| ·风险控制与管理 | 第62-65页 |
| 第六章 实验与分析 | 第65-71页 |
| ·基于免疫的异常检测改进方法实验与分析 | 第65-66页 |
| ·基于危险理论的异常检测算法实验与分析 | 第66-68页 |
| ·基于危险理论的信息安全风险评估仿真实验与分析 | 第68-69页 |
| ·论文总结与进一步研究工作 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |
