基于云的网络安全态势预测研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 网络安全态势要素指标体系研究 | 第16-26页 |
| ·网络安全态势要素指标体系构建 | 第16-19页 |
| ·构建原则 | 第16-17页 |
| ·构建网络安全态势要素指标体系 | 第17-19页 |
| ·态势要素数据获取 | 第19-25页 |
| ·态势要素数据的采集与提取 | 第20-24页 |
| ·态势指标数据计算 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于云的网络安全态势预测研究 | 第26-42页 |
| ·云的相关理论 | 第26-32页 |
| ·云的基本概念 | 第26-29页 |
| ·云发生器 | 第29-32页 |
| ·基于云的网络安全态势预测 | 第32-41页 |
| ·基于云的网络安全态势预测原理 | 第32-34页 |
| ·基于云的网络安全态势预测算法 | 第34-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于云的态势预测规则挖掘算法研究 | 第42-57页 |
| ·基于云的态势数据属性区间软划分方法 | 第42-47页 |
| ·传统的属性区间硬划分方法 | 第42-43页 |
| ·基于云的态势数据属性区间软划分 | 第43-47页 |
| ·ORAR 关联规则挖掘算法 | 第47-51页 |
| ·ORAR 算法挖掘频繁项集 | 第47-49页 |
| ·由频繁项集挖掘关联规则 | 第49-50页 |
| ·ORAR 关联规则挖掘方法 | 第50-51页 |
| ·网络安全态势预测规则挖掘算法 | 第51-56页 |
| ·基于“支持云”与“置信云”的阈值生成算法 | 第51-52页 |
| ·优化的阈值生成算法 | 第52-55页 |
| ·网络安全态势预测规则挖掘算法流程 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 实现与验证 | 第57-71页 |
| ·基于云的网络安全态势预测算法实现 | 第57-58页 |
| ·预测规则生成模块 | 第57-58页 |
| ·态势预测模块 | 第58页 |
| ·实验与分析 | 第58-70页 |
| ·实验数据选取 | 第58-59页 |
| ·概念设定 | 第59-61页 |
| ·实验过程及结果 | 第61-68页 |
| ·实验结果分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结束语 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第77页 |
