网络脆弱性评估及入侵报警分析技术研究
摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-16页 |
1 绪论 | 第16-26页 |
·研究背景 | 第16-23页 |
·脆弱性概述 | 第19-21页 |
·脆弱性加固 | 第21-22页 |
·脆弱性分析模型 | 第22-23页 |
·究目标和主要成果 | 第23-25页 |
·研究目标 | 第24页 |
·主要成果 | 第24-25页 |
·论文结构 | 第25-26页 |
2 相关研究综述 | 第26-42页 |
·网络脆弱性建模方法研究 | 第26-29页 |
·脆弱性识别工具 | 第26-27页 |
·脆弱性描述语言 | 第27-28页 |
·脆弱性评估方法 | 第28-29页 |
·攻击图 | 第29-36页 |
·攻击图的生成方法 | 第29-32页 |
·攻击图的发展情况 | 第32-36页 |
·攻击图的应用 | 第36-41页 |
·网络安全度量 | 第37-38页 |
·网络安全加固 | 第38-40页 |
·网络入侵预警关联 | 第40-41页 |
·现状分析 | 第41-42页 |
3 攻击图的构建技术 | 第42-58页 |
·网络安全建模 | 第42-48页 |
·脆弱性影响因素 | 第42-45页 |
·攻击者模型 | 第45-46页 |
·攻击模式库 | 第46-48页 |
·攻击图构建技术 | 第48-53页 |
·主机状态攻击图 | 第48-50页 |
·主要算法 | 第50-52页 |
·优化技术 | 第52-53页 |
·攻击图的分析方法 | 第53-54页 |
·算法性能分析 | 第54-57页 |
·实验与分析 | 第54-57页 |
·计算复杂度分析 | 第57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
4 基于多目标优化的安全加固成本分析 | 第58-80页 |
·引言 | 第58-59页 |
·多目标优化 | 第59-60页 |
·成本模型 | 第60-66页 |
·安全加固措施 | 第60-62页 |
·评估潜在损失 | 第62-63页 |
·评估剩余损失 | 第63-65页 |
·评估安全加固成本 | 第65-66页 |
·安全加固成本分析 | 第66-72页 |
·问题描述 | 第66-67页 |
·遗传算法 | 第67-72页 |
·模式分析 | 第72页 |
·实验分析 | 第72-79页 |
·网络环境 | 第73-76页 |
·加固措施的选择 | 第76-78页 |
·敏感度分析 | 第78-79页 |
·本章小结 | 第79-80页 |
5 基于特征分布的报警分析 | 第80-94页 |
·引言 | 第80-81页 |
·相关工作和理论背景 | 第81-83页 |
·入侵报警分析 | 第81-82页 |
·信息熵和相对熵 | 第82-83页 |
·报警流 | 第83-85页 |
·报警 | 第83-84页 |
·报警特征 | 第84-85页 |
·基于信息熵的报警特征选择 | 第85-86页 |
·特征的选取和量化 | 第85-86页 |
·特征的关联分析 | 第86页 |
·基于特征分布的报警分析方法 | 第86-90页 |
·总体结构 | 第87-88页 |
·相对熵计算 | 第88-89页 |
·参考分布 | 第89页 |
·阈值检测 | 第89-90页 |
·实验分析 | 第90-93页 |
·数据集 | 第90页 |
·间隔取样 | 第90-91页 |
·实验结果 | 第91页 |
·异常分类 | 第91-93页 |
·本章小结 | 第93-94页 |
6 基于置信度的入侵诊断及预测 | 第94-108页 |
·引言 | 第94-95页 |
·置信度理论 | 第95-98页 |
·背景 | 第96-97页 |
·规则置信度 | 第97页 |
·与概率论相比 | 第97-98页 |
·基于规则的专家系统 | 第98-103页 |
·攻击的不确定性 | 第98页 |
·规则描述 | 第98-100页 |
·置信度推理 | 第100-101页 |
·主要算法 | 第101-103页 |
·实验结果 | 第103-107页 |
·实例分析 | 第103页 |
·DAPRA数据集 | 第103-107页 |
·讨论 | 第107页 |
·本章小结 | 第107-108页 |
7 结论与展望 | 第108-110页 |
·全文总结 | 第108-109页 |
·下一步工作 | 第109-110页 |
参考文献 | 第110-119页 |
攻读博士学位期间的科研成果 | 第119-120页 |
攻读博士学位期间的科研项目 | 第120-121页 |
致谢 | 第121页 |