本文關(guān)鍵詞：內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知技術(shù)的研究與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在這個信息技術(shù)日新月異的時代,隨著大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,計算機網(wǎng)絡(luò)已深入人們的生活當(dāng)中,扮演者不可替代的角色。由計算機網(wǎng)絡(luò)的開放互聯(lián)和共享的特性給人們帶來生活便利的同時,近年來,在高度互聯(lián)、快速進化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,網(wǎng)絡(luò)威脅與攻擊技術(shù)的演變已經(jīng)超過防御技術(shù)和手段的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)攻擊行為能夠不受地域、邊界以及國家管轄權(quán)的限制迅速地在全球蔓延,局部、本地、區(qū)域性的網(wǎng)絡(luò)信息安全防御體系不具備應(yīng)對和處置全球化、規(guī)�；木W(wǎng)絡(luò)攻擊的能力。信息加密技術(shù)、防火墻技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包審計和入侵檢測技術(shù)等傳統(tǒng)的安全技術(shù),不可否認(rèn)地在某一方面上的確是保障了網(wǎng)絡(luò)的安全,但是,在當(dāng)前復(fù)雜化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,這些技術(shù)的單一使用難以對整個網(wǎng)絡(luò)的安全動態(tài)變化做出準(zhǔn)確的監(jiān)控和管制,已經(jīng)遠遠不能達到人們心目中的網(wǎng)絡(luò)安全目標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)的提出主要是為了能使網(wǎng)絡(luò)安全管理人員把握網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的整體運行情況,及時對網(wǎng)絡(luò)安全的態(tài)勢進行評估和預(yù)測,盡可能的在最早的時間識別并清除對網(wǎng)絡(luò)安全的威脅,將網(wǎng)絡(luò)惡意行為扼殺在萌芽狀態(tài)。本文在分析了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,指出了在此技術(shù)的研究中普遍存在的問題,通過網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)、脆弱性和威脅性多角度、多層次地分析影響網(wǎng)絡(luò)安全的因素,建立了內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知指標(biāo)體系,并采用專家咨詢法(Delphi)和層次分析法(AHP)相結(jié)合的權(quán)重分配方法來確定各個指標(biāo)的權(quán)重,從而完成內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估。其次,介紹了幾種經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估模型,分析了內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估數(shù)據(jù)獲取和處理的關(guān)鍵技術(shù)。由于建立的內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知指標(biāo)體系具有多層次和不確定性的特點,故使用模糊綜合評價法來建立內(nèi)網(wǎng)安全的態(tài)勢評估框架和模型,從而得到經(jīng)過量化的內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估值,使得內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢顯而易見。隨后,將改進后的灰色GM(1,1)預(yù)測模型與支持向量機的回歸預(yù)測模型相結(jié)合的組合模型作為內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢預(yù)測模型,并將態(tài)勢預(yù)測結(jié)果以圖形的形式直觀呈現(xiàn)出來。并通過實例驗證組合模型比單一模型的預(yù)測精度更高。最后,在這些研究的基礎(chǔ)之上,借助Microsoft Visual Studio 2008開發(fā)平臺設(shè)計了內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知系統(tǒng),實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)識別、威脅性管理、脆弱性管理、流量監(jiān)控、態(tài)勢評估、態(tài)勢查詢、態(tài)勢預(yù)測、報告管理、日志管理和用戶管理等模塊。在實驗室環(huán)境中對本文的內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知系統(tǒng)進行了測試,并分析了內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估和預(yù)測的結(jié)果。結(jié)果表明,本論文提出的指標(biāo)體系、態(tài)勢評估方法和態(tài)勢預(yù)測方法是合理、可行的。本文的創(chuàng)新之處：1：構(gòu)建了內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知指標(biāo)體系。2：構(gòu)建了內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知框架,設(shè)計并實現(xiàn)了內(nèi)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知原型系統(tǒng)。3：提出了基于改進的灰色GM(1,1)預(yù)測模型和支持向量機回歸預(yù)測模型相結(jié)合的內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢預(yù)測模型,并通過實例分析驗證其有效性。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)安全 內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知 態(tài)勢評估 態(tài)勢預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 課題的研究意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 當(dāng)前存在的問題17
• 1.4 論文的研究內(nèi)容17-18
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢感知指標(biāo)體系研究20-34
• 2.1 態(tài)勢評估指標(biāo)體系的建立20-23
• 2.1.1 指標(biāo)的提取原則20-21
• 2.1.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建21-23
• 2.2 態(tài)勢感知指標(biāo)體系權(quán)重的確定23-33
• 2.2.1 確定指標(biāo)權(quán)重的原理23-24
• 2.2.2 指標(biāo)體系的整理24-25
• 2.2.3 確定指標(biāo)權(quán)重的過程25-33
• 2.3 小結(jié)33-34
• 第三章 基于模糊綜合評價法的內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估分析34-44
• 3.1 幾種經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法34-35
• 3.2 內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估的關(guān)鍵技術(shù)35-38
• 3.2.1 數(shù)據(jù)采集技術(shù)35-37
• 3.2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)37
• 3.2.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)37-38
• 3.3 基于模糊綜合評價法的內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估38-43
• 3.3.1 模糊綜合評價法步驟38-39
• 3.3.2 內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估值計算39-43
• 3.4 小結(jié)43-44
• 第四章 基于支持向量機回歸模型和灰色模型的內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢預(yù)測分析44-53
• 4.1 支持向量機的回歸預(yù)測方法44-45
• 4.2 改進的灰色模型預(yù)測方法45-51
• 4.2.1 經(jīng)典GM(1,1)模型46-47
• 4.2.2 GM(1,1)模型的缺陷分析47
• 4.2.3 背景值的優(yōu)化47-48
• 4.2.4 預(yù)測初值的優(yōu)化48-49
• 4.2.5 仿真分析49-51
• 4.3 支持向量機回歸預(yù)測與改進的灰色模型相結(jié)合的態(tài)勢預(yù)測方法51-52
• 4.4 小結(jié)52-53
• 第五章 系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)53-62
• 5.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計53-54
• 5.2 系統(tǒng)各模塊的設(shè)計與實現(xiàn)54-61
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)模塊54-55
• 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)識別模塊55-56
• 5.2.3 脆弱勝信息模塊56
• 5.2.4 威脅性信息模塊56-58
• 5.2.5 流量監(jiān)控模塊58
• 5.2.6 內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢評估模塊58-59
• 5.2.7 內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢預(yù)測模塊59-60
• 5.2.8 內(nèi)網(wǎng)安全態(tài)勢可視化模塊60-61
• 5.2.9 報表、日志、用戶管理模塊61
• 5.3 小結(jié)61-62
• 第六章 實驗與結(jié)果分析62-67
• 6.1 實驗環(huán)境62-63
• 6.2 實驗結(jié)果分析63-66
• 6.2.1 態(tài)勢評估結(jié)果分析63-65
• 6.2.2 態(tài)勢預(yù)測結(jié)果分析65-66
• 6.3 小結(jié)66-67
• 結(jié)束語67-69
• 參考文獻69-75
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-77
• 致謝77

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本文編號：320462