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基于SSE的空中交通管理ATM信息安全保障方法的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-25页
   ·背景和意义第7-9页
   ·研究现状第9-22页
     ·空管信息安全国际研究现状第9-16页
       ·美国第10-15页
       ·俄罗斯第15页
       ·日本第15-16页
     ·空管信息安全国内研究现状第16-20页
     ·空管系统信息安全保障关键技术第20-22页
   ·论文计划研究内容和组织结构第22-25页
     ·主要研究内容第22-23页
     ·组织结构第23-25页
第二章 空中交通管理ATM 信息安全保障体系结构第25-41页
   ·空中交通管理空管系统三层模型第26-28页
   ·空中交通管理空管系统信息安全隐患和系统漏洞分析第28-31页
     ·系统漏洞第28-29页
     ·安全隐患第29-31页
   ·基于PKI 的可信任的空中交通管理ATM 信息安全保障体系结构第31-39页
     ·PKI 体系结构第35-38页
     ·航空电信网ATN 交叉认证环境第38-39页
   ·本章小结第39-41页
第三章 空中交通管理ATM 信息安全保障综合评价模型第41-73页
   ·信息安全评价模型第41-43页
   ·空管信息安全保障框架第43-66页
     ·空管信息安全综合评价模型第45-50页
     ·空管信息安全系统评估方案和流程第50-52页
     ·空管信息安全评价指标体系第52-57页
       ·信息安全的安全基线政策第52-54页
       ·基于安全基线的信息安全保障评价指标体系第54-57页
     ·空管信息安全基础指标第57-61页
       ·民航空管信息系统中信息的分类第57-59页
       ·民航空管信息系统中信息安全保护等级的确定第59-61页
     ·信息安全状态观测属性定义和量化第61-66页
       ·信息安全属性的量化定义第61-62页
       ·D-S 证据理论第62-64页
       ·D-S 证据理论在安全属性量化中的应用第64-66页
   ·模型仿真及结果分析第66-71页
   ·本章小结第71-73页
第四章 空中交通管理ATM 综合决策的信息安全保障评价方法第73-99页
   ·BP 模型神经网络基本原理与算法第73-77页
     ·ANN 的BP 模型第73-74页
     ·网络误差与权值调整第74-75页
     ·BP 算法推导第75-77页
   ·空管系统信息安全评估的BP 神经网络模型第77-85页
     ·仿真及测试第79-85页
   ·RBF 模型神经网络空中交通管理ATM 信息安全评估第85-97页
     ·径向基神经网络原理第85-88页
     ·空管安全评估的RBF 神经网络模型第88-97页
       ·空管系统信息安全评估指标的选取第88-92页
       ·安全等级的划分第92-93页
       ·RBF 网络设计及仿真分析第93-97页
   ·本章小结第97-99页
第五章 基于SAP 的空中交通管理ATM 业务数据安全访问方法第99-113页
   ·空管系统数据处理第99-101页
   ·基于SN 的安全访问路径第101-104页
   ·基于Diameter 的空中交通管理ATM 全系统的统一认证第104-105页
   ·仿真实验与结果性分析第105-111页
     ·静态情况下通信成功的概率第105-107页
     ·动态修复情况下通信成功的概率第107-110页
     ·覆盖网络抵御DDoS 能力的仿真比较第110-111页
   ·本章小结第111-113页
第六章 总结第113-117页
   ·研究工作第113-114页
   ·取得成果第114-116页
   ·存在的问题和未来研究思路第116-117页
参考文献第117-123页
发表论文和参加科研情况说明第123-124页
 在攻读博士期间发表的学术论文第123页
 在攻读博士期间参加的科研项目第123-124页
感谢第124页

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