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基于主被动探测的安全态势指标体系研究

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基于主被动探测的安全态势指标体系研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究历史与现状第11-15页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-15页
    1.3 本文的主要贡献与创新第15-16页
    1.4 本文的组织结构安排第16-17页
第二章 基于多级指标体系的态势感知关键技术介绍第17-28页
    2.1 网络安全态势感知基本概念第17-20页
        2.1.1 态势感知概述第17页
        2.1.2 态势感知模型第17-20页
    2.2 安全态势探测技术第20-21页
        2.2.1 主动探测技术第20-21页
        2.2.2 被动探测技术第21页
    2.3 网络安全态势感知关键技术第21-27页
        2.3.1 神经网络介绍第21-23页
        2.3.2 蚁群算法介绍第23-24页
        2.3.3 粒子群算法介绍第24-26页
        2.3.4 卷积网络介绍第26页
        2.3.5 径向基网络介绍第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 安全态势多级指标体系的构建第28-47页
    3.1 安全态势多级指标体系模型的提出第28-34页
        3.1.1 安全态势多级指标体系的构建原则第28-29页
        3.1.2 安全态势多级指标体系的建立第29-32页
        3.1.3 基于多级指标体系的安全态势感知模型第32-34页
    3.2 安全态势多级指标体系的构建第34-46页
        3.2.1 态势指标选取与预处理第34-36页
        3.2.2 态势指标介绍设计第36-38页
        3.2.3 指标体系的层次化映射第38-43页
        3.2.4 安全态势评估等级划分第43-45页
        3.2.5 层次化映射可行性分析第45-46页
    3.3 本章小结第46-47页
第四章 基于多级指标体系的态势感知技术研究第47-69页
    4.1 态势感知相关技术研究第47-49页
        4.1.1 网络安全态势评估技术第47-48页
        4.1.2 网络安全态势预测技术第48-49页
    4.2 基于ACA-Inception-CNN网络的态势评估模型第49-59页
        4.2.1 ACA蚁群算法第50-52页
        4.2.2 Inception-CNN改进卷积网络算法第52-55页
        4.2.3 ACA-Inception-CNN网络态势评估方法第55-58页
        4.2.4 ACA-Inception-CNN态势评估模型的构建第58-59页
    4.3 基于IPSO-RBF网络的态势预测模型第59-68页
        4.3.1 IPSO改进粒子群算法第60-63页
        4.3.2 RBF径向基网络算法第63-65页
        4.3.3 IPSO-RBF网络态势预测方法第61-67页
        4.3.4 IPSO-RBF态势预测模型构建第67-68页
    4.4 本章小结第68-69页
第五章 实验验证与结果分析第69-83页
    5.1 安全态势指标体系实验设计第69-73页
        5.1.1 指标体系实验设计第69-70页
        5.1.2指标体系对比实验第70-72页
        5.1.3 态势感知实验数据第72-73页
    5.2 安全态势评估实验设计第73-77页
        5.2.1 评估实验设计第73-74页
        5.2.2 态势评估结果分析第74-76页
        5.2.3态势评估对比实验第76-77页
    5.3 安全态势预测实验设计第77-82页
        5.3.1 预测实验设计第77-78页
        5.3.2 态势预测结果分析第78-80页
        5.3.3 态势预测对比实验第80-82页
    5.4 本章小结第82-83页
第六章 总结与展望第83-85页
    6.1 全文总结第83-84页
    6.2 未来展望第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-90页
攻硕期间取得的研究成果第90页

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