| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 信息系统风险评估理论基础 | 第13-19页 |
| ·信息系统安全及风险评估概述 | 第13页 |
| ·风险评估标准 | 第13-15页 |
| ·CC 标准 | 第13-14页 |
| ·BS7799 标准 | 第14页 |
| ·GB17859-1999 | 第14-15页 |
| ·风险评估流程 | 第15-17页 |
| ·风险评估方法 | 第17-18页 |
| ·定性评估方法 | 第17页 |
| ·定量评估方法 | 第17页 |
| ·综合评估方法 | 第17-18页 |
| ·新兴的风险评估方法 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 系统风险评估中分类属性数据特征选择算法 | 第19-33页 |
| ·互信息理论 | 第19-21页 |
| ·信息论 | 第19页 |
| ·信息熵 | 第19-20页 |
| ·互信息 | 第20-21页 |
| ·特征选择的基本理论 | 第21-24页 |
| ·特征选择概念 | 第21页 |
| ·特征选择基本框架 | 第21-22页 |
| ·搜索策略 | 第22-23页 |
| ·评价标准 | 第23页 |
| ·特征选择算法分类器 | 第23-24页 |
| ·基于互信息的分类属性数据的特征选择算法 | 第24-27页 |
| ·分类属性数据特点 | 第24-25页 |
| ·算法相关定义 | 第25-26页 |
| ·算法思想及实现 | 第26-27页 |
| ·仿真实验与分析 | 第27-32页 |
| ·实验样本集 | 第27页 |
| ·实验设置 | 第27-28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 去冗余的分类属性数据特征选择算法 | 第33-45页 |
| ·特征选择与信息度量 | 第33页 |
| ·泛化的信息度量标准 | 第33-35页 |
| ·去冗余的分类属性数据特征选择算法思想与实现 | 第35-37页 |
| ·去冗余的分类属性数据特征选择算法的提出 | 第35-36页 |
| ·去冗余的分类属性数据特征选择算法的实现 | 第36-37页 |
| ·仿真实验与分析 | 第37-43页 |
| ·实验数据集 | 第37页 |
| ·实验设置 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 特征选择算法在信息系统风险评估中的应用研究 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·信息系统风险评估要素 | 第45-49页 |
| ·风险评估要素 | 第45页 |
| ·资产要素 | 第45-46页 |
| ·威胁要素 | 第46-47页 |
| ·脆弱性要素 | 第47页 |
| ·实验指标的确立 | 第47-49页 |
| ·基于 MRLR 和 Redundancy-removing MRLR 算法的特征选择 | 第49-53页 |
| ·实验数据集 | 第49-50页 |
| ·实验设置 | 第50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·风险评估示例 | 第53-58页 |
| ·基于层次分析法和模糊综合评判的风险评估模型 | 第53页 |
| ·确定各层次指标 | 第53-54页 |
| ·计算各风险值 | 第54-57页 |
| ·结果比较分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文研究总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |