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面向云内部网络结构的安全防护机制研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第14-22页
    1.1. 研究背景第14-15页
    1.2. 研究意义第15-16页
    1.3. 研究内容第16-18页
    1.4. 论文结构第18-19页
    1.5. 本章参考文献第19-22页
第二章 数据中心网络防护相关研究综述第22-48页
    2.1. 云安全相关背景第22-23页
    2.2. 数据中心网络综述第23-31页
        2.2.1. 数据中心网络结构演化第23-29页
        2.2.2. 数据中心网络拓扑研究意义第29-30页
        2.2.3. 云安全防护研究挑战第30-31页
    2.3. 云内部网络安全防护研究综述第31-42页
        2.3.1. 云安全政策相关介绍第32-34页
        2.3.2. 云内部网络防护研究现状介绍第34-42页
    2.4. 本章小结第42页
    2.5. 本章参考文献第42-48页
第三章 基于最小生成树数据中心静态网络重要节点防护第48-64页
    3.1. 引言第48-49页
    3.2. 基于最小生成树数据中心网络节点防护方法第49-50页
        3.2.1. 方法概述第49页
        3.2.2. 方法的数学模型第49-50页
        3.2.3. 方法的理论证明第50页
    3.3. 本方法相关公式和算法流程第50-52页
        3.3.1. 节点重要性归一化公式第50-51页
        3.3.2. 算法流程第51-52页
    3.4. 数据中心网络仿真实验和实验结果讨论第52-62页
        3.4.1. 层次类网络结构实验第52-58页
        3.4.2. 递归类网络结构实验第58-62页
    3.5. 本章小结第62页
    3.6. 本章参考文献第62-64页
第四章 基于信息熵贡献矩阵数据中心动态网络重要节点防护第64-82页
    4.1. 引言第64-65页
    4.2. 基于信息熵贡献矩阵节点重要性方法概述第65-67页
        4.2.1. 问题描述和数学模型第65-66页
        4.2.2. 信息熵理论第66-67页
    4.3. 算法流程及伪代码第67-69页
    4.4. 仿真实验和结果讨论第69-80页
        4.4.1. 层次类的网络结构实验第69-75页
        4.4.2. 递归网络结构实验第75-80页
    4.5. 本章小结第80页
    4.6. 本章参考文献第80-82页
第五章 基于网络最大流数据中心网络关键链路防护第82-95页
    5.1. 引言第82-83页
    5.2. 问题描述和数学模型第83-86页
        5.2.1. 问题描述第83-84页
        5.2.2. 数据中心网络最大流问题数学模式第84-86页
    5.3. 数据中心网络最大流模型求解第86-89页
        5.3.1. 数据中心网络结构代价函数建立第86-88页
        5.3.2. 网络最大流求解方法第88页
        5.3.3. Fold-Fulkerson的算法主要流程第88-89页
    5.4. 实验评估与结果讨论第89-92页
        5.4.1. 实验评估第89-92页
        5.4.2. 算法复杂性分析与讨论第92页
    5.5. 本章小结第92-93页
    5.6. 本章参考文献第93-95页
第六章 数据中心网络抗毁性特征库建立第95-118页
    6.1. 引言第95页
    6.2. 数据中心网络抗毁性测度第95-96页
    6.3. 攻击策略第96-97页
        6.3.1. 度第96页
        6.3.2. 节点的介数第96-97页
    6.4. 算法模型和实验结果分析第97-116页
        6.4.1. 算法模型第97页
        6.4.2. 实验结果和分析第97-116页
    6.5. 本章小结第116页
    6.6. 本章参考文献第116-118页
第七章 结束语第118-121页
    7.1. 论文总结第118-120页
    7.2. 进一步研究工作第120页
    7.3. 本章参考文献第120-121页
攻读博士学位期间参与项目及获奖第121-122页
    主要参与项目第121页
    个人获奖第121-122页
致谢第122-124页
攻读博士学位期间发表和录用的论文第124-125页

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