网络安全态势评估技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| Contents | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| ·课题的研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外的研究和发展现状 | 第15-17页 |
| ·存在的问题 | 第17页 |
| ·本文的研究工作 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 网络安全态势评估相关技术研究 | 第19-27页 |
| ·网络安全态势评估 | 第19-20页 |
| ·网络安全态势基本概念 | 第19页 |
| ·网络态势评估的基本流程 | 第19-20页 |
| ·与传统网络安全技术比较 | 第20-22页 |
| ·防火墙技术 | 第20-21页 |
| ·入侵检测技术 | 第21页 |
| ·脆弱性评估技术 | 第21-22页 |
| ·网络安全态势评估的关键技术 | 第22-26页 |
| ·数据挖掘技术 | 第22-23页 |
| ·数据融合技术 | 第23页 |
| ·态势预测技术 | 第23-25页 |
| ·数据可视化技术 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 网络安全态势评估模型研究 | 第27-34页 |
| ·几种经典态势评估模型介绍 | 第27-28页 |
| ·网络安全态势评估建模 | 第28-29页 |
| ·网络安全态势评估系统框架 | 第29-32页 |
| ·数据源采集 | 第30-31页 |
| ·数据预处理和态势要素提取 | 第31页 |
| ·数据存储 | 第31页 |
| ·态势评估 | 第31-32页 |
| ·态势预测 | 第32页 |
| ·态势可视化 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第四章 网络安全态势量化评估算法研究 | 第34-39页 |
| ·网络安全态势评估量化指标 | 第34-36页 |
| ·网络安全态势量化计算方法 | 第36-38页 |
| ·资产重要性权重 | 第36-37页 |
| ·脆弱性指数 | 第37页 |
| ·威胁指数 | 第37-38页 |
| ·安全态势 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第五章 网络安全态势预测算法研究 | 第39-49页 |
| ·神经网络介绍 | 第39-43页 |
| ·神经元结构模型 | 第40-41页 |
| ·神经网络的属性 | 第41-42页 |
| ·人工神经网络学习 | 第42-43页 |
| ·神经网络技术的预测能力 | 第43页 |
| ·基于Elman神经网络的态势预测方法 | 第43-48页 |
| ·Elman神经网络模型 | 第43-44页 |
| ·基于Elman神经网络的态势预测模型 | 第44-46页 |
| ·Elman神经网络学习算法 | 第46-47页 |
| ·基于Elman神经网络的态势预测算法流程 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第六章 网络安全态势评估系统设计与基本实现 | 第49-62页 |
| ·系统架构 | 第49-50页 |
| ·节点层 | 第50页 |
| ·数据层 | 第50页 |
| ·业务层 | 第50页 |
| ·系统功能模块的设计与实现 | 第50-61页 |
| ·系统管理模块 | 第51页 |
| ·资产识别模块 | 第51-53页 |
| ·脆弱性识别模块 | 第53-55页 |
| ·威胁检测模块 | 第55-58页 |
| ·安全态势评估模块 | 第58-60页 |
| ·网络态势预测模块 | 第60-61页 |
| ·报表和日志模块 | 第61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第七章 实例测试及结果分析 | 第62-66页 |
| ·测试环境 | 第62-63页 |
| ·态势评估分析 | 第63-64页 |
| ·预测分析 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 结束语 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
