网络安全态势感知框架中态势评估与态势顸测模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 网络安全态势概述 | 第10页 |
| 1.1.2 网络安全态势评估对于电力企业的意义 | 第10-11页 |
| 1.1.3 论文的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 信息安全标准概述 | 第12-14页 |
| 1.2.2 网络安全态势感知技术的发展 | 第14-15页 |
| 1.2.3 信息安全管理系统的研究 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的研究内容和主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 小结 | 第17-18页 |
| 第2章 网络安全态势感知框架 | 第18-24页 |
| 2.1 数据融合技术 | 第18-20页 |
| 2.2 网络安全态势评估技术 | 第20-21页 |
| 2.3 网络安全态势预测技术 | 第21-23页 |
| 2.3.1 灰色预测 | 第21-22页 |
| 2.3.2 神经网络 | 第22页 |
| 2.3.3 支持向量机 | 第22-23页 |
| 2.4 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于AHP_FCE的网络安全态势评估模型 | 第24-32页 |
| 3.1 传统的AHP模型 | 第24-25页 |
| 3.2 基于AHP_FCE的网络安全态势评估模型 | 第25-28页 |
| 3.2.1 评估模型的架构 | 第25-26页 |
| 3.2.2 确定参数权重 | 第26-27页 |
| 3.2.3 建立模糊综合评价矩阵 | 第27-28页 |
| 3.2.4 计算模糊综合态势评分 | 第28页 |
| 3.3 实例验证与分析 | 第28-31页 |
| 3.4 小结 | 第31-32页 |
| 第4章 网络安全态势组合预测模型 | 第32-41页 |
| 4.1 ARMA模型 | 第32-35页 |
| 4.1.1 ARMA模型的基本形式 | 第33页 |
| 4.1.2 ARMA模型的建模步骤 | 第33-35页 |
| 4.2 基于支持向量机的态势预测模型 | 第35-38页 |
| 4.2.1 支持向量机 | 第35-36页 |
| 4.2.2 遗传优化支持向量机预测模型 | 第36-38页 |
| 4.3 组合预测模型 | 第38-39页 |
| 4.4 模型实例验证 | 第39-40页 |
| 4.5 小结 | 第40-41页 |
| 第5章 网络安全态势感知系统实现及应用 | 第41-54页 |
| 5.1 网络安全态势感知支撑平台 | 第41页 |
| 5.2 态势感知系统的设计 | 第41-44页 |
| 5.2.1 系统功能设计 | 第42-43页 |
| 5.2.2 系统的开发环境 | 第43页 |
| 5.2.3 系统的运行环境 | 第43-44页 |
| 5.3 态势感知系统实例演示 | 第44-52页 |
| 5.3.1 网络安全态势可视化模块 | 第44-45页 |
| 5.3.2 数据来源模块 | 第45-50页 |
| 5.3.3 网络安全态势评估模块 | 第50-52页 |
| 5.3.5 网络安全态势预测模块 | 第52页 |
| 5.4 小结 | 第52-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 在学期间发表的学术论文及其他成果 | 第61页 |
