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一种智能化网络安全态势评估方法 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-9页 | | 第1章 绪论 | 第9-14页 | | ·研究背景与意义 | 第9-10页 | | ·国内外研究现状 | 第10-12页 | | ·论文主要工作及内容安排 | 第12-14页 | | 第2章 网络安全态势感知相关概念与框架研究 | 第14-24页 | | ·网络安全态势评估 | 第15-16页 | | ·态势评估 | 第15-16页 | | ·威胁评估 | 第16页 | | ·网络安全态势预测 | 第16-17页 | | ·网络安全态势感知架构研究 | 第17-21页 | | ·智能决策 | 第17-18页 | | ·典型框架分析 | 第18-20页 | | ·网络安全态势感知智能化研究 | 第20-21页 | | ·态势可视化 | 第21-22页 | | ·本章小结 | 第22-24页 | | 第3章 网络安全态势感知的数据处理与融合 | 第24-31页 | | ·数据预处理 | 第24-25页 | | ·数据融合 | 第25-30页 | | ·事件关联 | 第25-26页 | | ·流形学习算法 | 第26-27页 | | ·核匹配追寻算法 | 第27页 | | ·目标识别关联方法 | 第27-30页 | | ·本章小结 | 第30-31页 | | 第4章 基于层次化的人工免疫态势评估 | 第31-38页 | | ·引言 | 第31页 | | ·基于层次化的人工免疫态势评估 | 第31-37页 | | ·人工免疫算法 | 第31-33页 | | ·基于抗体浓度的层次化态势评估 | 第33-34页 | | ·仿真实验 | 第34-37页 | | ·本章小结 | 第37-38页 | | 第5章 基于PSO优化的SVR网络安全态势预测 | 第38-48页 | | ·引言 | 第38页 | | ·粒子群优化算法 | 第38-39页 | | ·基本粒子群算法 | 第38-39页 | | ·粒子群算法优缺点分析 | 第39页 | | ·粒子群优化算法的改进研究 | 第39-42页 | | ·基于粒子速度的改进算法 | 第40页 | | ·基于个体认知的改进算法 | 第40-41页 | | ·基于种群认知的改进算法 | 第41-42页 | | ·支持向量机原理研究 | 第42页 | | ·基于PSO优化的SVR网络安全态势预测 | 第42-47页 | | ·方法可行性分析 | 第42页 | | ·PSO-SVR预测模型 | 第42-44页 | | ·数据处理 | 第44-46页 | | ·实验结果与分析 | 第46-47页 | | ·本章小结 | 第47-48页 | | 第6章 结论与展望 | 第48-50页 | | 参考文献 | 第50-53页 | | 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第53-54页 | | 致谢 | 第54-55页 | | 作者简介 | 第55页 |
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论文编号BS287999，这篇论文共55页
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