摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-14页 |
第1章 绪论 | 第14-24页 |
·选题背景与意义 | 第14-17页 |
·选题背景 | 第14-16页 |
·研究意义 | 第16-17页 |
·研究内容及方法 | 第17-22页 |
·研究内容及技术路线 | 第17-21页 |
·研究方法 | 第21-22页 |
·论文的组织结构 | 第22-24页 |
第2章 信息安全风险分析与风险感知研究综述 | 第24-52页 |
·信息安全概述 | 第24-27页 |
·信息安全的基本属性 | 第24-26页 |
·信息安全模型 | 第26-27页 |
·信息安全风险分析研究现状 | 第27-42页 |
·风险、风险分析与风险管理 | 第27-29页 |
·信息安全风险分析研究现状 | 第29-42页 |
·信息安全风险感知研究现状 | 第42-49页 |
·风险感知理论 | 第42-43页 |
·信息安全风险感知研究现状 | 第43-49页 |
·研究述评 | 第49-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第3章 信息安全风险评估与风险决策模型 | 第52-67页 |
·信息系统信息安全风险分析 | 第52-54页 |
·基于网络分析法的信息安全风险评估模型 | 第54-60页 |
·层次分析法 | 第55-57页 |
·网络分析法 | 第57-58页 |
·模糊综合评判法 | 第58-60页 |
·基于ANP的模糊综合评价法的信息安全风险评估模型 | 第60页 |
·基于TOPSIS的信息安全风险决策模型 | 第60-66页 |
·多属性群决策理论 | 第61页 |
·熵权法原理 | 第61-62页 |
·TOPSIS方法 | 第62页 |
·基于TOPSIS的信息安全风险决策模型 | 第62-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第4章 基于故障树和蒙特卡洛模拟的云风险分析量化方法 | 第67-87页 |
·云计算概述 | 第67-72页 |
·云计算的特点、服务模型及部署模型 | 第67-71页 |
·云计算体系结构 | 第71-72页 |
·云计算环境下的信息安全风险分析 | 第72-76页 |
·云计算环境下的信息安全风险 | 第73-75页 |
·云计算环境下信息安全风险的特殊性 | 第75-76页 |
·基于故障树和蒙特卡洛模拟(FM)的云风险分析方法 | 第76-86页 |
·云环境下信息安全风险分析现状 | 第76-77页 |
·基于故障树和蒙特卡洛模拟(FM)的云风险分析方法 | 第77-79页 |
·FM方法的构建 | 第79-86页 |
·本章小结 | 第86-87页 |
第5章 影响B2C电子商务信息安全风险感知的因素研究 | 第87-112页 |
·B2C电子商务信息安全风险分析 | 第87-93页 |
·B2C电子商务交易流程 | 第87-90页 |
·B2C电子商务信息安全风险分析 | 第90-93页 |
·影响B2C电子商务信息安全风险感知的因素研究 | 第93-94页 |
·模型假设 | 第94-98页 |
·网站设计特征 | 第94-95页 |
·技术保护 | 第95-96页 |
·外部保证 | 第96-97页 |
·内部保证 | 第97页 |
·网站声誉 | 第97-98页 |
·信息安全风险感知和技术接受模型 | 第98页 |
·量表的设计与数据的收集 | 第98-101页 |
·量表设计 | 第98-99页 |
·数据的收集 | 第99-101页 |
·信度效度分析及模型检验 | 第101-109页 |
·信度效度分析 | 第101-106页 |
·假设检验 | 第106-109页 |
·研究结果讨论 | 第109-111页 |
·本章小结 | 第111-112页 |
第6章 互联网金融信息安全风险感知 | 第112-130页 |
·互联网金融概述 | 第112-116页 |
·互联网金融信息安全风险感知分析 | 第116-129页 |
·P2P借贷平台的信息安全风险感知及相关假设 | 第116-117页 |
·量表的设计 | 第117-123页 |
·数据的收集 | 第123-124页 |
·信度效度分析及模型检验 | 第124-128页 |
·结果讨论 | 第128-129页 |
·本章小结 | 第129-130页 |
第7章 总结及展望 | 第130-133页 |
·总结 | 第130-132页 |
·不足之处与研究展望 | 第132-133页 |
附录 1:B2C网站影响用户信息安全风险感知因素调查问卷 | 第133-136页 |
附录 2:影响P2P网络借贷信息安全风险感知因素调查 | 第136-139页 |
参考文献 | 第139-151页 |
致谢 | 第151页 |