基于多代理的SCADA安全防御因素神经网络运行平台研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 工业控制系统的安全现状 | 第10-12页 |
| 1.1.2 课题来源 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 SCADA安全防御的相关标准 | 第12-13页 |
| 1.2.2 多代理技术的发展过程 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 基于因素神经网络的安全防御方法 | 第16-30页 |
| 2.1 SCADA安全防御问题的特殊性 | 第16-18页 |
| 2.2 因素神经网络理论 | 第18-24页 |
| 2.2.1 因素空间 | 第18-21页 |
| 2.2.2 知识的因素表示模型 | 第21-22页 |
| 2.2.3 因素神经元 | 第22-23页 |
| 2.2.4 因素神经网络 | 第23-24页 |
| 2.3 基于因素神经网络的安全防御模型 | 第24-29页 |
| 2.3.1 基于主机的安全防御模型 | 第25-26页 |
| 2.3.2 针对SCADA系统的改良型模型 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 因素神经网络运行平台的总体框架 | 第30-46页 |
| 3.1 Agent简介 | 第30-33页 |
| 3.1.1 Agent的特征 | 第30-31页 |
| 3.1.2 Agent的结构模型 | 第31-32页 |
| 3.1.3 多代理技术 | 第32-33页 |
| 3.2 安全防御模型实现策略研究 | 第33-34页 |
| 3.2.1 FN与Agent的联系 | 第33-34页 |
| 3.2.2 FNN与MAS的区别 | 第34页 |
| 3.3 FNNP的结构及其形式化描述 | 第34-38页 |
| 3.3.1 FNNP的结构与部署 | 第34-36页 |
| 3.3.2 FNNP的形式化描述 | 第36-37页 |
| 3.3.3 FNNP的特点 | 第37-38页 |
| 3.4 因素知识库的设计 | 第38-45页 |
| 3.4.1 特征码与行为 | 第38-40页 |
| 3.4.2 行为因素空间 | 第40-41页 |
| 3.4.3 行为变换规则 | 第41-45页 |
| 3.5 数据库涵盖的范围 | 第45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 因素神经网络运行平台的安全防御过程 | 第46-56页 |
| 4.1 SCADA系统的安全防御任务 | 第46页 |
| 4.2 事前阶段安全防御任务 | 第46-49页 |
| 4.2.1 离线评估SCADA系统安全现状 | 第47-48页 |
| 4.2.2 定期发布安全预警报告 | 第48-49页 |
| 4.3 事中阶段安全防御任务 | 第49-53页 |
| 4.3.1 主机上的实时防御过程 | 第49-51页 |
| 4.3.2 复杂行为的识别与防御 | 第51-53页 |
| 4.4 事后阶段安全防御任务 | 第53-55页 |
| 4.4.1 对安全事件的追踪审计 | 第54页 |
| 4.4.2 定期发布安全评价报告 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 FNNP原型系统的设计与测试 | 第56-70页 |
| 5.1 FIPA-IEEE及其规范简介 | 第56-57页 |
| 5.1.1 Agent通信语言 | 第56页 |
| 5.1.2 Agent管理系统 | 第56-57页 |
| 5.2 原型系统的测试过程 | 第57-66页 |
| 5.2.1 JADE开发环境 | 第57-60页 |
| 5.2.2 原型系统的开发及其初始化 | 第60-62页 |
| 5.2.3 模拟实验过程与结果 | 第62-66页 |
| 5.3 FNNP的性能指标与优化建议 | 第66-69页 |
| 5.3.1 FNNP的性能指标 | 第66-67页 |
| 5.3.2 因素神经元的增殖 | 第67页 |
| 5.3.3 轻量化的因素知识库 | 第67-68页 |
| 5.3.4 局部Agent失效问题 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 结论和展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第77页 |
