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基于本体的多源异构安全数据聚合

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-30页
   ·课题背景及意义第12-14页
   ·国内外研究现状第14-26页
     ·数据聚合的产生和发展第14-19页
     ·网络安全态势感知中的多源异构安全数据聚合第19-20页
     ·本体研究现状第20-26页
   ·存在问题和发展趋势第26-27页
     ·存在问题第26-27页
     ·发展趋势第27页
   ·论文主要内容和组织结构第27-30页
第2章 基于本体的多源异构安全数据聚合框架第30-46页
   ·问题的提出第30-31页
   ·框架的构造原则和过程第31-32页
     ·构造原则第31-32页
     ·构造过程第32页
   ·基于本体的多源异构安全数据聚合框架第32-39页
     ·框架描述第34-35页
     ·框架的扩展性第35-36页
     ·本体服务框架第36-39页
   ·形式化描述第39-43页
     ·基于PEPA 的聚合框架描述第39-41页
     ·框架模型的分析第41-43页
   ·实验与结果分析第43-45页
     ·内部扩张能力实验第43-44页
     ·外部扩张能力实验第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第3章 面向聚合的本体表示和推理方法第46-69页
   ·问题的提出第46-47页
   ·相关理论分析第47-51页
     ·本体、概念与领域的关系第47-48页
     ·描述逻辑基本形式第48-51页
     ·本体描述语言第51页
   ·面向聚合的本体表示和推理方法第51-64页
     ·基本形式第52-53页
     ·本体表示层次与节点聚合第53-55页
     ·对象关系第55-56页
     ·本体描述过程第56-61页
     ·描述模板第61-64页
   ·仿真实验与结果分析第64-68页
     ·实验环境第64-65页
     ·实验结果和分析第65-68页
   ·本章小结第68-69页
第4章 面向聚合的具有语义特征关联的贝叶斯网络分类方法第69-87页
   ·问题的提出第69-70页
   ·相关理论研究第70-73页
     ·朴素贝叶斯分类器特点分析第70-72页
     ·贝叶斯网络分类器及其构造过程第72-73页
   ·面向聚合的语义特征关联贝叶斯网络分类方法第73-82页
     ·基本思想第73页
     ·处理对象及其集合第73-74页
     ·训练样本选择第74-75页
     ·语义特征提取及关联第75-77页
     ·网络节点变迁第77-78页
     ·参数学习第78-81页
     ·S-BN 推理第81-82页
   ·仿真实验与结果分析第82-85页
     ·实验环境和样本选择第82-83页
     ·实验结果和分析第83-85页
   ·本章小结第85-87页
第5章 网络安全态势感知中数据聚合的安全策略第87-103页
   ·问题的提出第87-88页
   ·相关安全策略分析第88-92页
     ·典型安全策略模型第88-91页
     ·多级安全策略分析第91-92页
   ·面向聚合的扩展权值多级安全策略第92-99页
     ·策略思想第93页
     ·定义和规则第93-95页
     ·安全策略模型第95-97页
     ·策略分析第97-99页
   ·实验与结果分析第99-102页
     ·实验环境第99-100页
     ·实验结果和分析第100-102页
   ·本章小结第102-103页
结论第103-105页
参考文献第105-117页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第117-118页
致谢第118-119页
个人简历第119页

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