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基于攻击图理论的网络安全风险评估技术研究

摘要第4-7页
ABSTRACT第7-10页
第一章 绪论第14-28页
    1.1 引言第14-24页
        1.1.1 网络安全发展概述第14-17页
        1.1.2 风险评估研究现状第17-19页
        1.1.3 风险评估研究方法概述第19-24页
    1.2 本文的研究思路第24-25页
    1.3 本文的主要成果第25-26页
    1.4 本文的组织结构第26-27页
    1.5 本章小结第27-28页
第二章 相关研究及基础知识第28-42页
    2.1 引言第28页
    2.2 基于模型的评估方法研究现状第28-31页
    2.3 攻击图风险评估模型概述第31-37页
        2.3.1 网络元素模型化第31-33页
        2.3.2 攻击图模型概述第33-37页
    2.4 基于攻击图的风险评估研究现状及存在问题第37-41页
        2.4.1 基于攻击图的安全风险分析研究现状第37-39页
        2.4.2 基于攻击图的安全加固研究现状第39-41页
    2.5 本章小结第41-42页
第三章 基于风险攻击图的模糊风险评估研究第42-60页
    3.1 引言第42页
    3.2 场景描述第42-44页
    3.3 基于风险攻击图的风险分析模型第44-51页
        3.3.1 风险攻击图分析模型第44-47页
        3.3.2 最大流攻击路径寻路方案第47-50页
        3.3.3 模糊综合风险评估第50-51页
    3.4 分析与实验验证第51-58页
        3.4.1 风险攻击图网络规模分析第51-52页
        3.4.2 攻击路径寻路效率分析第52-53页
        3.4.3 风险指标量化结果分析第53-57页
        3.4.4 模糊风险评估结果分析第57-58页
    3.5 本章小结第58-60页
第四章 基于人工免疫的多目标风险评估研究第60-76页
    4.1 引言第60页
    4.2 基于人工免疫的多目标风险评估模型第60-63页
        4.2.1 问题描述及相关定义第60-62页
        4.2.2 多目标风险评估模型第62-63页
    4.3 基于人工免疫的多目标风险评估方法第63-66页
        4.3.1 决策向量编码第63页
        4.3.2 风险评估目标函数生成第63页
        4.3.3 最优攻击策略集合第63-64页
        4.3.4 决策向量克隆选择第64-65页
        4.3.5 疫苗接种和变异第65页
        4.3.6 网络风险模糊聚类评估第65-66页
    4.4 分析与实验验证第66-75页
        4.4.1 方法效率分析第66页
        4.4.2 实验环境设置第66-67页
        4.4.3 风险评估及结果分析第67-73页
        4.4.4 有效性分析第73-75页
    4.5 本章小结第75-76页
第五章 基于遗传算法的最优安全加固策略研究第76-93页
    5.1 引言第76-77页
    5.2 模型和背景第77-81页
        5.2.1 攻击模式第79-80页
        5.2.2 加固策略第80页
        5.2.3 风险函数第80-81页
    5.3 基于遗传算法的最优安全加固第81-84页
        5.3.1 染色体编码第82页
        5.3.2 种群初始化第82-83页
        5.3.3 目标函数第83页
        5.3.4 适应度选择第83-84页
        5.3.5 交叉和变异第84页
    5.4 分析与实验验证第84-92页
        5.4.1 方法效率分析第84-85页
        5.4.2 实验环境设置第85页
        5.4.3 最优加固结果分析第85-89页
        5.4.4 有效性分析第89-92页
    5.5 本章小结第92-93页
第六章 总结与展望第93-96页
    6.1 论文研究工作总结第93-94页
    6.2 未来研究展望第94-96页
参考文献第96-104页
致谢第104-106页
攻读博士学位期间发表的论文第106-107页
参加的科研项目第107页

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