| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·信息技术安全评价标准现状 | 第14-19页 |
| ·安全评估标准的发展历程 | 第14-15页 |
| ·可信计算机系统评估准则TCSEC | 第15-16页 |
| ·可信网络解释TNI | 第16页 |
| ·信息技术安全评估准则ITSEC | 第16-17页 |
| ·加拿大可信计算机产品评价标准CTCPEC | 第17页 |
| ·联邦标准FC | 第17页 |
| ·信息技术安全评估通用准则CC | 第17-18页 |
| ·计算机信息系统安全保护等级划分标准GB 17859 | 第18页 |
| ·对几个主要标准的总体评价 | 第18-19页 |
| ·课题目标和论文内容 | 第19-21页 |
| 第二章 信息安全评估的基本理论分析 | 第21-32页 |
| ·BLP模型 | 第21-29页 |
| ·系统状态描述 | 第21-24页 |
| ·系统定义 | 第24-29页 |
| ·基于复杂系统的网络安全评价分析 | 第29-32页 |
| 第三章 复杂网络研究综述 | 第32-39页 |
| ·复杂网络的概念 | 第32-33页 |
| ·复杂网络的基本描述指标 | 第33-35页 |
| ·复杂网络的研究目标 | 第35-36页 |
| ·当前复杂网络的研究成果 | 第36-37页 |
| ·计算机网络体现出的复杂网络的主要特征 | 第37-39页 |
| 第四章 复杂网络安全性分析 | 第39-52页 |
| ·信息安全的时空观 | 第39-48页 |
| ·信息安全的空间特性 | 第39-43页 |
| ·信息安全的时间特性 | 第43-48页 |
| ·复杂系统的安全 | 第48-52页 |
| ·复杂系统中的域关系 | 第48-49页 |
| ·复杂系统安全性 | 第49-51页 |
| ·现实的系统安全 | 第51-52页 |
| 第五章 复杂计算机网络安全评价指标体系的建立 | 第52-57页 |
| ·复杂计算机网络安全的评价指标 | 第52-54页 |
| ·网络安全评价指标的种类 | 第52-54页 |
| ·确立指标体系的原则 | 第54页 |
| ·德尔菲法基本原理 | 第54-55页 |
| ·确立网络安全综合评价指标体系 | 第55-57页 |
| 第六章 基于神经网络的安全评价 | 第57-77页 |
| ·神经网络概述 | 第57-58页 |
| ·神经网络在非线性系统辨识中的应用 | 第58-59页 |
| ·BP神经网络评价原理 | 第59-62页 |
| ·BP神经网络评价中若干问题的讨论 | 第62-63页 |
| ·隐含层单元数的选择 | 第62页 |
| ·BP算法的缺点 | 第62-63页 |
| ·GA算法的讨论 | 第63-67页 |
| ·GA算法简介 | 第63-66页 |
| ·GA算法的优点 | 第66-67页 |
| ·采用GABP算法的人工神经网络模型进行网络安全评价的原因 | 第67-68页 |
| ·复杂计算机网络安全评价的步骤 | 第68页 |
| ·GABP算法实现 | 第68-75页 |
| ·染色体位串与权系值的编码映射 | 第69-70页 |
| ·适应度函数 | 第70页 |
| ·GABP算法描述 | 第70-71页 |
| ·BP算法实现 | 第71页 |
| ·GA算法实现 | 第71-73页 |
| ·GABP性能分析 | 第73-75页 |
| ·隐含层节点数对网络预测性能的影响 | 第75-76页 |
| ·GABP算法与其它几种模型的比较 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 结束语 | 第77-79页 |
| ·结论 | 第77页 |
| ·展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 在读期间发表论文 | 第84页 |