基于多源融合的网络安全态势感控机制研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 NSSA演变 | 第9-10页 |
| 1.2.2 网络安全态势感知模型 | 第10页 |
| 1.2.3 网络安全态势融合方法 | 第10-11页 |
| 1.2.4 网络安全态势感控方法 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 基于多源融合的网络安全态势感控理论基础 | 第14-22页 |
| 2.1 态势感知模型理论 | 第14-17页 |
| 2.1.1 JDL态势感知模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Endsley态势感知模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 层次化态势感知模型 | 第16-17页 |
| 2.2 融合方法理论 | 第17-20页 |
| 2.2.1 数据融合算法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 多传感器的数据融合 | 第19页 |
| 2.2.3 多源融合的优势与挑战 | 第19-20页 |
| 2.3 感控方法理论 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于多源融合的网络安全态势感控模型 | 第22-29页 |
| 3.1 模型基本模块 | 第22-25页 |
| 3.1.1 数据采集 | 第23页 |
| 3.1.2 数据融合 | 第23-24页 |
| 3.1.3 态势感控 | 第24-25页 |
| 3.2 态势感控模型 | 第25-27页 |
| 3.2.1 模型处理流程 | 第25-26页 |
| 3.2.2 模型架构设计 | 第26-27页 |
| 3.3 模型分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于ACO-DS的多源融合方法 | 第29-45页 |
| 4.1 数据采集 | 第29-32页 |
| 4.2 基于BP神经网络的数据特征选择 | 第32-34页 |
| 4.3 ACO-DS融合方法 | 第34-36页 |
| 4.3.1 融合方法 | 第34-35页 |
| 4.3.2 ACO-DS多源融合 | 第35-36页 |
| 4.4 仿真实验 | 第36-44页 |
| 4.4.1 数据处理 | 第37-40页 |
| 4.4.2 数据融合 | 第40-41页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第41-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于态势感知的网络安全态势调控方法 | 第45-57页 |
| 5.1 网络安全态势感知 | 第45-47页 |
| 5.1.1 服务安全态势 | 第46页 |
| 5.1.2 主机安全态势 | 第46页 |
| 5.1.3 网络安全态势 | 第46-47页 |
| 5.2 网络安全态势调控机制 | 第47-49页 |
| 5.2.1 问题分析 | 第47-48页 |
| 5.2.2 态势调控机制 | 第48-49页 |
| 5.3 仿真实验 | 第49-56页 |
| 5.3.1 层次态势感知 | 第50-52页 |
| 5.3.2 态势控制 | 第52-54页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
