基于神经网络的网络安全态势评估与预测技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的意义和目的 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 网络安全的态势评估模型 | 第13-18页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 数据融合理论 | 第13-15页 |
| 2.3 经典态势评估模型 | 第15-16页 |
| 2.4 网络安全的态势评价模型 | 第16-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 网络安全的态势评估 | 第18-40页 |
| 3.1 引言 | 第18页 |
| 3.2 神经网络的基本原理 | 第18页 |
| 3.3 模糊系统的基本原理 | 第18-20页 |
| 3.4 自适应神经模糊推理系统 | 第20-25页 |
| 3.4.1 ANFIS的结构 | 第21-22页 |
| 3.4.2 ANFIS的学习算法 | 第22-25页 |
| 3.5 网络安全态势评估 | 第25-32页 |
| 3.5.1 网络安全指数体系 | 第25-30页 |
| 3.5.2 态势评估模型中ANFIS的应用 | 第30-32页 |
| 3.6 实验论证与结果分析 | 第32-39页 |
| 3.6.1 基于HONEYNET数据的模拟实验 | 第32-35页 |
| 3.6.2 自建仿真网络的模拟实验 | 第35-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 网络安全的态势预测技术 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 时间序列分析理论 | 第40-43页 |
| 4.3 时间序列分析流程 | 第43-49页 |
| 4.4 网络态势预测模拟实验 | 第49-53页 |
| 4.4.1 模拟实验 | 第49-52页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
