發(fā)布時間：2020-06-20 13:10

【摘要】：目前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷增大,各種網(wǎng)絡(luò)安全問題也隨之而來:網(wǎng)絡(luò)的漏洞越來越多,新型攻擊大量涌現(xiàn),傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)已經(jīng)力不從心。在這種情況下,網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知主要是通過各式各樣的傳感設(shè)備收集系統(tǒng)內(nèi)與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的態(tài)勢信息,綜合評定出當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)行狀態(tài)以及預(yù)測未來網(wǎng)絡(luò)狀況的發(fā)展趨勢,幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員迅速做出反應(yīng),降低或避免損失。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)目前正受到很大關(guān)注,成為近些年的研究熱門。本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一套完整的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知原型系統(tǒng),從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集到態(tài)勢評估,再經(jīng)過態(tài)勢預(yù)測,最終將各種信息直觀清晰地呈現(xiàn)給用戶。本文主要工作如下:1、研究態(tài)勢感知經(jīng)典模型和態(tài)勢評估技術(shù),構(gòu)建了一套較為完整的安全態(tài)勢指標(biāo)體系和一種層次化的評估模型,從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)、漏洞掃描結(jié)果以及受到網(wǎng)絡(luò)攻擊情況三個側(cè)面來描述網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢,使用模糊綜合評價(jià)與層次分析法相結(jié)合的方法對態(tài)勢指標(biāo)進(jìn)行量化融合。2、研究態(tài)勢預(yù)測技術(shù),為解決傳統(tǒng)徑向基函數(shù)(Radical Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法中初始中心選取困難、容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),將布谷鳥搜索算法(Cuckoo Search,CS)引入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中,提出了一種基于布谷鳥算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢預(yù)測方法,即為CS-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對該網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì),給出了詳細(xì)的預(yù)測過程,然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試,與多種其他模型進(jìn)行對比驗(yàn)證了CS-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的優(yōu)越性。3、基于對態(tài)勢評估技術(shù)和態(tài)勢預(yù)測技術(shù)的研究,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了整個態(tài)勢感知系統(tǒng)。對系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析,給出了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì),對系統(tǒng)進(jìn)行模塊劃分,給出了各個模塊之間的交互流程,并對各個模塊進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.08;TP183
【圖文】：

劃分為態(tài)勢要素提取、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測三個階段。并且經(jīng)過對態(tài)勢感知相關(guān)理論深逡逑入研宄，提出了經(jīng)典的Ｅｎｄｓｌｅｙ態(tài)勢感知概念模型并且對各個部分的功能進(jìn)行了詳細(xì)的逡逑闡述，如圖２－１。逡逑邐環(huán)境狀態(tài)反饋邐逡逑個人因素逡逑（預(yù)想、目標(biāo)、能力、經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練）逡逑邐＼ｚ邐逡逑態(tài)勢感知逡逑＼７逡逑＋邐態(tài)勢要素提取邐態(tài)勢理解邐態(tài)勢預(yù)測邐決策邐執(zhí)行效果－逡逑第一層邐第二層邐第三層邐邐邋邐逡逑邐邐邐邋７＼邋—邐￣￣逡逑邐Ｕ邐＝邐ｕ邐逡逑個人因素逡逑（預(yù)想、目標(biāo)、能力、經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練）逡逑圖２－１邋Ｅｎｄｓｌｅｙ態(tài)勢感知模型［１８］逡逑該模型由環(huán)境因素、個人因素、態(tài)勢感知、決策以及執(zhí)行五部分組成。個人因素以逡逑及環(huán)境因素為態(tài)勢感知提供全面的支持，個人因素包括訓(xùn)練、經(jīng)驗(yàn)、能力、知識等，環(huán)逡逑境因素包括系統(tǒng)復(fù)雜性、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、工作壓力等因素。模型核心為態(tài)勢感知三層系統(tǒng)，逡逑５逡逑

劃分為態(tài)勢要素提取、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測三個階段。并且經(jīng)過對態(tài)勢感知相關(guān)理論深逡逑入研宄，提出了經(jīng)典的Ｅｎｄｓｌｅｙ態(tài)勢感知概念模型并且對各個部分的功能進(jìn)行了詳細(xì)的逡逑闡述，如圖２－１。逡逑邐環(huán)境狀態(tài)反饋邐逡逑個人因素逡逑（預(yù)想、目標(biāo)、能力、經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練）逡逑邐＼ｚ邐逡逑態(tài)勢感知逡逑＼７逡逑＋邐態(tài)勢要素提取邐態(tài)勢理解邐態(tài)勢預(yù)測邐決策邐執(zhí)行效果－逡逑第一層邐第二層邐第三層邐邐邋邐逡逑邐邐邐邋７＼邋—邐￣￣逡逑邐Ｕ邐＝邐ｕ邐逡逑個人因素逡逑（預(yù)想、目標(biāo)、能力、經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練）逡逑圖２－１邋Ｅｎｄｓｌｅｙ態(tài)勢感知模型［１８］逡逑該模型由環(huán)境因素、個人因素、態(tài)勢感知、決策以及執(zhí)行五部分組成。個人因素以逡逑及環(huán)境因素為態(tài)勢感知提供全面的支持，個人因素包括訓(xùn)練、經(jīng)驗(yàn)、能力、知識等，環(huán)逡逑境因素包括系統(tǒng)復(fù)雜性、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、工作壓力等因素。模型核心為態(tài)勢感知三層系統(tǒng)，逡逑５逡逑

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本文編號：2722463