| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 网络安全威胁态势感知定义及相关的概念 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 相关研究 | 第15-17页 |
| 1.3.2 存在的主要问题 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 基于多源报警日志的网络安全威胁态势感知模型 | 第20-28页 |
| 2.1 态势感知主要参考模型 | 第20-21页 |
| 2.2 网络安全态势感知模型分析 | 第21-23页 |
| 2.3 基于多源报警日志的网络安全威胁态势感知模型 | 第23-26页 |
| 2.3.1 感知模型的结构 | 第23-24页 |
| 2.3.2 态势数据获取层 | 第24页 |
| 2.3.3 态势要素分析层 | 第24-25页 |
| 2.3.4 态势生成和展示层 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 报警日志与网络攻击事件 | 第28-40页 |
| 3.1 报警日志在网络安全威胁态势感知中的重要性 | 第28-29页 |
| 3.2 报警日志分析 | 第29-32页 |
| 3.2.1 入侵检测报警日志 | 第29-31页 |
| 3.2.2 防火墙报警日志 | 第31-32页 |
| 3.3 以过程为导向的攻击分类方法 | 第32-36页 |
| 3.4 态势数据标准化模型 | 第36-39页 |
| 3.4.1 IDMEF模型 | 第36-38页 |
| 3.4.2 NSTAS数据标准化模型 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于多源报警日志的攻击事件分析 | 第40-64页 |
| 4.1 报警日志与攻击事件分析方法 | 第40-41页 |
| 4.2. 报警日志预处理 | 第41-45页 |
| 4.2.1 数据清理 | 第42页 |
| 4.2.2 属性选取 | 第42-43页 |
| 4.2.3 数据过滤 | 第43-45页 |
| 4.3 基于属性相似度的报警日志聚合 | 第45-51页 |
| 4.3.1 报警日志聚合的可行性分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 聚合方法的思想和算法流程 | 第46-48页 |
| 4.3.3 报警日志的相似度计算 | 第48-51页 |
| 4.3.4 簇内合并 | 第51页 |
| 4.4 基于D-S证据理论的攻击事件融合 | 第51-56页 |
| 4.4.1 问题分析与方法提出 | 第52页 |
| 4.4.2 D-S证据理论 | 第52-53页 |
| 4.4.3 D-S据理论的改进 | 第53-54页 |
| 4.4.4 攻击事件融合方法 | 第54-56页 |
| 4.5 实验部分 | 第56-62页 |
| 4.5.1 实验设计 | 第56-57页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第57-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 基于推理模型的攻击场景构建 | 第64-82页 |
| 5.1 常用的攻击场景构建方法 | 第64-65页 |
| 5.2 推理模型的提出 | 第65-67页 |
| 5.3 基于推理模型的攻击事件关联分析方法 | 第67-73页 |
| 5.3.1 方法的基本思想 | 第68页 |
| 5.3.2 语义转换 | 第68-70页 |
| 5.3.3 推理过程 | 第70-72页 |
| 5.3.4 关联过程 | 第72-73页 |
| 5.4 实验部分 | 第73-81页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第73-74页 |
| 5.4.2 LLDoS1.0攻击场景生成 | 第74-77页 |
| 5.4.3 寻宝行动攻击场景生成 | 第77-81页 |
| 5.5. 本章小结 | 第81-82页 |
| 结束语 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |