| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 引言 | 第16-17页 |
| 1.2 论文的研究背景 | 第17-21页 |
| 1.2.1 云计算的概念 | 第17-18页 |
| 1.2.2 云计算系统可靠性 | 第18-19页 |
| 1.2.3 云计算系统安全 | 第19-20页 |
| 1.2.4 云安全状态感知 | 第20-21页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第21-27页 |
| 1.3.1 云计算安全 | 第22-25页 |
| 1.3.2 云计算安全状态评估 | 第25-26页 |
| 1.3.3 云计算安全状态感知 | 第26-27页 |
| 1.4 云计算安全状态感知方法中存在的问题 | 第27-28页 |
| 1.5 论文研究内容与主要结构 | 第28-31页 |
| 第2章 基于服务质量的SLA云系统安全指标分析 | 第31-46页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 云计算服务等级协议(SLA) | 第32-34页 |
| 2.3 云计算平台系统服务模式 | 第34-38页 |
| 2.3.1 基础设施即服务(IaaS) | 第34-36页 |
| 2.3.2 平台即服务(PaaS) | 第36-37页 |
| 2.3.3 软件即服务(SaaS) | 第37-38页 |
| 2.4 基于服务质量的SLA云安全指标体系的构建原则分析 | 第38-39页 |
| 2.4.1 云计算评估指标选取的依据 | 第39页 |
| 2.5 云计算系统安全指标分析 | 第39-45页 |
| 2.5.1 云系统的网络安全指标 | 第40-41页 |
| 2.5.2 云系统的硬件安全指标 | 第41-42页 |
| 2.5.3 云系统的软件安全指标 | 第42-43页 |
| 2.5.4 云系统的服务质量指标 | 第43-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于证据理论的云安全可靠性评估方法 | 第46-61页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 证据推理算法 | 第47-49页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第47-48页 |
| 3.2.2 证据推理基本步骤 | 第48-49页 |
| 3.3 基于证据推理算法的云计算系统安全状态评估 | 第49-54页 |
| 3.3.1 云系统指标机理分析 | 第49-50页 |
| 3.3.2 建立云计算系统安全状态指标评估体系 | 第50-52页 |
| 3.3.3 指标属性的评估等级 | 第52-53页 |
| 3.3.4 指标属性的置信度 | 第53-54页 |
| 3.4 案例分析 | 第54-59页 |
| 3.4.1 组建云计算平台 | 第54-56页 |
| 3.4.2 云计算安全评估实例解析 | 第56-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第4章 考虑外界环境和内部事件的云安全状态评估 | 第61-79页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 问题描述 | 第62-65页 |
| 4.2.1 问题假设 | 第64-65页 |
| 4.3 基于BRB的云安全状态评估模型建立 | 第65-68页 |
| 4.3.1 考虑外部环境影响的云安全状态评估模型建立 | 第65-66页 |
| 4.3.2 隐含行为的BRB评估模型建立 | 第66-67页 |
| 4.3.3 观测方程建立 | 第67页 |
| 4.3.4 基于ER算法的云系统内部环境模型建立 | 第67-68页 |
| 4.4 BRB评估模型的参数优化 | 第68-70页 |
| 4.4.1 最大似然函数建立 | 第68-69页 |
| 4.4.2 评估模型参数求解的计算步骤 | 第69-70页 |
| 4.5 实例验证 | 第70-78页 |
| 4.5.1 问题描述 | 第70-72页 |
| 4.5.2 使用ER算法融合系统内部安全指标 | 第72-73页 |
| 4.5.3 基于BRB隐含行为的云安全评估仿真模型建立 | 第73-76页 |
| 4.5.4 初始参数训练 | 第76页 |
| 4.5.5 实验和结果分析 | 第76-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章 考虑监测指标数据可靠度的云安全状态感知方法 | 第79-105页 |
| 5.1 引言 | 第79-81页 |
| 5.2 问题描述 | 第81-84页 |
| 5.2.1 考虑监测指标可靠度的云安全指标评价体系建立 | 第81-83页 |
| 5.2.2 考虑监测指标可靠度的云安全状态感知系统建立 | 第83-84页 |
| 5.3 基于BRB的云系统感知模型建立 | 第84页 |
| 5.4 考虑监测指标可靠度的云安全状态感知模型推理过程 | 第84-89页 |
| 5.4.1 监测指标可靠度求取方法 | 第84-85页 |
| 5.4.2 基于监测指标可靠度的ER算法融合指标的推理过程 | 第85-87页 |
| 5.4.3 BRB的感知模型推理过程 | 第87-89页 |
| 5.5 模型参数优化 | 第89-92页 |
| 5.5.1 模型的约束并建立目标函数 | 第89-90页 |
| 5.5.2 基于CMA-ES算法对初始参数优化 | 第90-92页 |
| 5.6 云安全状态感知模型的总体框架 | 第92-93页 |
| 5.7 实例验证 | 第93-103页 |
| 5.7.1 问题描述 | 第93-94页 |
| 5.7.2 云安全平台感知模型建立 | 第94-96页 |
| 5.7.3 配置云安全平台感知模型初始参数 | 第96-97页 |
| 5.7.4 对比结果 | 第97-103页 |
| 5.8 本章小结 | 第103-105页 |
| 结论 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-116页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
