基于量子神经网络理论的信息系统安全风险评估方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 选题背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 论文研究的内容 | 第16-18页 |
| 第二章 相关基础理论 | 第18-32页 |
| 2.1 神经网络理论 | 第18-26页 |
| 2.1.1 概述 | 第18页 |
| 2.1.2 神经元模型 | 第18-20页 |
| 2.1.3 感知机与多层网络 | 第20-22页 |
| 2.1.4 BP神经网络 | 第22-25页 |
| 2.1.5 自组织特征映射神经网络 | 第25-26页 |
| 2.2 量子计算理论 | 第26-29页 |
| 2.2.1 概述 | 第26-27页 |
| 2.2.2 量子比特 | 第27-28页 |
| 2.2.3 量子逻辑门 | 第28页 |
| 2.2.4 量子计算的并行性 | 第28-29页 |
| 2.3 量子神经网络理论 | 第29-31页 |
| 2.3.1 概述 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于测量的量子神经网络 | 第30页 |
| 2.3.3 基于量子点的神经网络 | 第30页 |
| 2.3.4 基于量子比特的神经网络 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 信息系统安全风险评估模型构建 | 第32-42页 |
| 3.1 信息系统构成要素分析 | 第32-33页 |
| 3.1.1 信息系统主体构成 | 第32页 |
| 3.1.2 信息系统客体构成 | 第32-33页 |
| 3.1.3 信息系统运行环境 | 第33页 |
| 3.2 风险评估模型构建 | 第33-39页 |
| 3.2.1 信息系统安全特性 | 第33-34页 |
| 3.2.2 评估指标选取标准 | 第34-35页 |
| 3.2.3 评估指标体系层次结构模型 | 第35-39页 |
| 3.3 评估数据预处理 | 第39-41页 |
| 3.3.1 概述 | 第39页 |
| 3.3.2 定性指标量化处理方法 | 第39-40页 |
| 3.3.3 定量指标标准化处理方法 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于量子门线路神经网络的信息安全风险评估 | 第42-57页 |
| 4.1 量子门线路构建 | 第42-45页 |
| 4.1.1 一位相移门 | 第42页 |
| 4.1.2 多位受控非门 | 第42-43页 |
| 4.1.3 量子门的通用性 | 第43-45页 |
| 4.2 网络模型设计与分析 | 第45-52页 |
| 4.2.1 网络模型与学习算法 | 第45-48页 |
| 4.2.2 网络训练过程 | 第48-51页 |
| 4.2.3 网络测试过程 | 第51-52页 |
| 4.3 仿真实验 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于QSOFM神经网络的信息安全风险评估 | 第57-72页 |
| 5.1 QSOFM神经网络模型 | 第57-59页 |
| 5.1.1 概述 | 第57页 |
| 5.1.2 量子神经元 | 第57-58页 |
| 5.1.3 网络模型 | 第58-59页 |
| 5.2 网络算法设计 | 第59-64页 |
| 5.2.1 网络竞争学习 | 第59-60页 |
| 5.2.2 网络训练过程 | 第60-63页 |
| 5.2.3 网络测试过程 | 第63-64页 |
| 5.3 仿真实验 | 第64-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附录 | 第80-81页 |
| 图版 | 第81-83页 |
| 表版 | 第83-84页 |
