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CNO目标发展规则生成技术的研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
        1.1.3 课题来源第12页
    1.2 国内外研究综述第12-18页
        1.2.1 计算机网络对抗第12-13页
        1.2.2 规则生成的相关技术第13-18页
    1.3 有待解决的问题第18-19页
    1.4 研究目标与内容第19页
        1.4.1 研究目标第19页
        1.4.2 研究内容第19页
    1.5 论文的组织与安排第19-20页
    1.6 本章小结第20-21页
第2章 CNO目标发展规则生成的理论和技术基础第21-39页
    2.1 军事情报理论第21-30页
        2.1.1 基本概念第21页
        2.1.2 信息、知识与情报的关系第21-24页
        2.1.3 计算机网络对抗情报(CNOI)第24-28页
        2.1.4 情报的分析与生产第28-29页
        2.1.5 情报质量的评估第29-30页
    2.2 知识发现理论第30-32页
        2.2.1 关联规则生成算法Apriori第31-32页
        2.2.2 关联规则的兴趣度度量第32页
    2.3 竞争性假设分析理论第32-35页
    2.4 信息推荐技术第35-37页
    2.5 自动机理论第37-38页
    2.6 本章小结第38-39页
第3章 CNO目标发展规则生成的关键技术第39-65页
    3.1 目标发展规则及其生成活动的相关概念第39-47页
        3.1.1 目标发展规则第40-42页
        3.1.2 目标发展规则的生成活动第42-43页
        3.1.3 目标发展规则生成的活动模型第43-46页
        3.1.4 目标发展规则的生成行为第46-47页
    3.2 目标发展规则生成的下推自动机模型第47-51页
        3.2.1 输入符号与状态第47-48页
        3.2.2 状态转移函数第48-49页
        3.2.3 状态转移图第49-50页
        3.2.4 状态可达序列第50-51页
    3.3 目标发展规则生成算法第51-53页
    3.4 关键子算法1:基于ACH的信息关联算法第53-56页
        3.4.1 算法原理及基本数据结构第53-54页
        3.4.2 信息关联算法的逻辑流程第54-56页
        3.4.3 信息关联算法复杂度分析第56页
    3.5 关键子算法2:基于内容相似性的规则约简算法第56-59页
        3.5.1 算法原理及基本数据结构第57-58页
        3.5.2 规则约简算法的逻辑流程第58-59页
        3.5.3 规则约简算法复杂度分析第59页
    3.6 关键子算法3:基于企图相似性的规则推荐算法第59-64页
        3.6.1 算法原理及基本数据结构第60-61页
        3.6.2 规则推荐算法的逻辑流程第61-63页
        3.6.3 规则推荐算法复杂度分析第63-64页
    3.7 本章小结第64-65页
第4章 Rule-Hunter系统的设计与实现第65-71页
    4.1 设计目标第65页
    4.2 总体设计第65-68页
        4.2.1 系统功能设计第65-66页
        4.2.2 系统结构设计第66-67页
        4.2.3 系统接口设计第67-68页
    4.3 详细设计第68-69页
        4.3.1 类设计第68页
        4.3.2 交互设计第68-69页
    4.4 实现环境第69-70页
    4.5 本章小结第70-71页
第5章 Rule-Hunter系统的验证第71-79页
    5.1 验证环境第71页
    5.2 验证目标与用例第71-73页
        5.2.1 验证目标第72页
        5.2.2 验证用例1:“特征-平台”规则的生成能力第72页
        5.2.3 验证用例2:“访问-扫描”规则的生成能力第72-73页
    5.3 验证过程与结果分析第73-78页
        5.3.1 “特征-平台”规则生成第73-76页
        5.3.2 “访问-扫描”规则生成第76-78页
        5.3.3 结果分析第78页
    5.4 本章小结第78-79页
第6章 总结与展望第79-80页
    6.1 论文工作总结第79页
    6.2 进一步研究工作第79-80页
参考文献第80-82页

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