| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景 | 第9页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 基于数据融合的网络安全态势评估模型研究 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·数据融合理论与方法 | 第14-19页 |
| ·贝叶斯网络 | 第16-17页 |
| ·D-S证据理论 | 第17页 |
| ·模糊推理 | 第17-18页 |
| ·神经网络 | 第18-19页 |
| ·基于数据融合的态势评估模型 | 第19-22页 |
| ·军事战场态势评估模型-JDL模型 | 第19-21页 |
| ·Tim bass的网络安全态势评估模型 | 第21-22页 |
| ·一种网络安全宏观态势评估模型 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于自适应神经模糊推理的网络安全宏观态势评估 | 第25-47页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·自适应神经模糊推理理论与方法 | 第25-34页 |
| ·模糊集合与隶属度函数 | 第25-27页 |
| ·模糊规则 | 第27页 |
| ·模糊推理系统 | 第27-29页 |
| ·自适应神经模糊推理系统(ANFIS) | 第29-34页 |
| ·基于ANFIS的网络安全态势评估建模 | 第34-39页 |
| ·网络安全指标体系的选取和量化 | 第34-38页 |
| ·ANFIS在网络安全宏观态势评估中应用 | 第38-39页 |
| ·实验验证与结果分析 | 第39-46页 |
| ·Honeynet数据的仿真实验 | 第39-43页 |
| ·自组网络的仿真实验 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于时间序列分析的网络安全态势预测 | 第47-62页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·网络安全态势预测建模分析 | 第47-56页 |
| ·时间序列分析方法 | 第47-49页 |
| ·平稳性及纯随机性检验 | 第49-52页 |
| ·模型识别 | 第52-55页 |
| ·参数估计 | 第55页 |
| ·模型检验 | 第55-56页 |
| ·网络安全态势预测仿真实验 | 第56-61页 |
| ·实验过程 | 第56-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |