| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究发展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 NSSA体系结构及关键技术 | 第16-24页 |
| 2.1 NSSA概述 | 第16页 |
| 2.2 NSSA体系框架 | 第16-19页 |
| 2.2.1 JDL功能结构模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 T. Bass入侵检测模型 | 第18-19页 |
| 2.3 NSSA关键技术 | 第19-23页 |
| 2.3.1 态势数据获取 | 第20-21页 |
| 2.3.2 态势理解 | 第21-22页 |
| 2.3.3 态势预测 | 第22-23页 |
| 2.3.4 可视化分析 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于项目反应理论的网络安全态势评估模型 | 第24-41页 |
| 3.1 项目反应理论概述 | 第24-26页 |
| 3.1.1 IRT理论介绍 | 第24页 |
| 3.1.2 IRT模型分析 | 第24-25页 |
| 3.1.3 IRT参数估计 | 第25-26页 |
| 3.2 网络脆弱性评估数据库 | 第26-28页 |
| 3.2.1 通用漏洞与披露 | 第27页 |
| 3.2.2 通用漏洞评分系统 | 第27-28页 |
| 3.3 网络安全态势评估指标 | 第28-32页 |
| 3.3.1 攻击成功概率 | 第28-30页 |
| 3.3.2 重要性权重因子 | 第30-32页 |
| 3.4 层次化IRT的态势评估模型 | 第32-36页 |
| 3.4.1 服务级安全态势 | 第34-35页 |
| 3.4.2 主机级安全态势 | 第35页 |
| 3.4.3 网络级安全态势 | 第35-36页 |
| 3.5 仿真结果分析 | 第36-40页 |
| 3.5.1 三标度法权重的计算 | 第36-37页 |
| 3.5.2 攻击成功概率和攻击威胁值 | 第37-38页 |
| 3.5.3 动态威胁评估 | 第38-39页 |
| 3.5.4 网络态势威胁的比较 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于小生境技术的网络安全态势预测模型研究 | 第41-58页 |
| 4.1 态势预测相关技术 | 第41-46页 |
| 4.1.1 经典遗传算法 | 第41-43页 |
| 4.1.2 小生境技术 | 第43-44页 |
| 4.1.3 模糊聚类分析 | 第44-45页 |
| 4.1.4 小波神经网络 | 第45-46页 |
| 4.2 模糊淘汰机制的小生境技术在态势预测中的应用 | 第46-51页 |
| 4.2.1 数据可预测性分析 | 第46-48页 |
| 4.2.2 预测模型的建立 | 第48-51页 |
| 4.3 仿真结果分析 | 第51-57页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第51-53页 |
| 4.3.2 结果分析与比较 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小节 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 全文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第65页 |