| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究的意义 | 第8-9页 |
| ·信息融合研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内信息融合技术研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外信息融合技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第11页 |
| ·本文的内容安排 | 第11-12页 |
| ·本章总结 | 第12-13页 |
| 第二章 信息融合技术 | 第13-22页 |
| ·信息融合的概念 | 第13页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第13-14页 |
| ·信息融合的功能模型 | 第14-16页 |
| ·数据融合的JDL模型 | 第14-15页 |
| ·数据融合的White模型 | 第15-16页 |
| ·信息融合的分类 | 第16-18页 |
| ·信息融合的算法 | 第18-21页 |
| ·本章总结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于信息融合的蜜网分析与评估分层融合模型 | 第22-31页 |
| ·现有网络安全模型中存在的问题 | 第22-23页 |
| ·基于信息融合的蜜网分析与评估的分层融合模型 | 第23-30页 |
| ·框架详解 | 第23-26页 |
| ·Honeynet技术在模型中的应用 | 第26-27页 |
| ·基于信息融合蜜网的组成 | 第27-29页 |
| ·模型所解决的问题 | 第29-30页 |
| ·模型中采用的算法 | 第30页 |
| ·本章总结 | 第30-31页 |
| 第四章 特征层信息融合算法的研究 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·聚类分析 | 第31-37页 |
| ·基于划分的聚类 | 第31-33页 |
| ·层次聚类 | 第33-34页 |
| ·基于密度的聚类 | 第34-36页 |
| ·模糊聚类 | 第36-37页 |
| ·模糊聚类在基于信息融合的蜜网分析与评估分层融合模型中的应用 | 第37-43页 |
| ·数据源的选取 | 第37-39页 |
| ·数据预处理 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-42页 |
| ·实验分析 | 第42-43页 |
| ·本章总结 | 第43-44页 |
| 第五章 决策层信息融合算法的研究 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于粗集理论的属性权重确定方法 | 第44-47页 |
| ·粗糙集理论及相关概念 | 第45-46页 |
| ·粗集理论的属性权重确定方法步骤 | 第46-47页 |
| ·证据理论 | 第47-49页 |
| ·证据理论的基本概念 | 第47-49页 |
| ·证据理论的组合规则 | 第49页 |
| ·模糊证据理论理论的融合算法 | 第49-51页 |
| ·算法步骤 | 第49-50页 |
| ·算法实现 | 第50-51页 |
| ·模糊证据理论在基于信息融合的蜜网分析与评估分层融合模型中的应用 | 第51-55页 |
| ·简化并计算属性权重 | 第51-53页 |
| ·模糊证据理论进行决策 | 第53-55页 |
| ·本章总结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读研究生学位期间发表论文 | 第62页 |