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基于多传感器数据融合的网络安全态势评估及预测模型研究

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基于多传感器数据融合的网络安全态势评估及预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
  · 课题研究的背景第7-8页
  · 课题研究现状第8-10页
  · 研究动机第10页
  · 本文组织结构第10-13页
第二章 网络安全态势感知体系及关键技术第13-23页
  · 网络安全态势感知的概念第13-14页
  · 网络安全态势感知的关键技术第14-22页
    · 数据挖掘技术第14页
    · 基于多传感器的数据融合技术第14-16页
    · 态势评估技术第16-20页
    · 态势预测技术第20-22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 基于集对分析的网络安全态势评估模型第23-29页
  · 集对分析原理第23页
  · 应用集对分析进行态势评估的基本步骤第23-25页
  · 网络安全态势评估模型第25-27页
    · 网络安全态势要素第25-26页
    · 网络安全态势评估模型第26-27页
  · 应用集对分析进行态势评估的优势第27页
  · 本章小结第27-29页
第四章 网络安全态势预测模型第29-41页
  · 基于 ARIMA 的网络安全态势预测模型第29-32页
    · ARIMA 模型简介第29-31页
    · 将 ARIMA 模型用于态势预测的基本步骤第31-32页
  · 基于 RBF 神经网络的网络安全态势预测模型第32-35页
    · RBF 神经网络的原理简介第32-34页
    · 将 RBF 神经网络用于网络安全态势预测的基本步骤第34-35页
  · 基于回声状态网络的网络安全态势预测模型第35-39页
    · 回声状态网络的原理简介第35-37页
    · 将回声状态网络用于网络安全态势预测的基本步骤第37-39页
  · 本章小结第39-41页
第五章 网络安全态势感知系统实验与结果分析第41-55页
  · 实验一:网络安全态势评估实验第41-46页
    · 实验环境和实验数据第41-42页
    · 实验步骤第42-44页
    · 实验结果第44-46页
  · 实验二:三种预测模型的实现与比较第46-53页
    · 实验环境与实验数据第46页
    · ARIMA 预测实验第46-50页
    · RBF 神经网络预测实验第50页
    · ENSs 预测实验第50-51页
    · 预测效果对比第51-53页
  · 本章小结第53-55页
第六章 主要结论与展望第55-57页
  · 主要结论第55-56页
  · 展望第56-57页
致谢第57-59页
参考文献第59-61页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第61 页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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