本文關鍵詞：網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估與預測技術研究

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【摘要】： 隨著網(wǎng)絡逐漸深入社會生活的各個層面,它已經(jīng)成為國家、社會正常運行的重要基礎設施,如何保證網(wǎng)絡的運行安全是一個重要研究方向。從態(tài)勢評估的角度來看,確定網(wǎng)絡當前以及未來的安全狀況,不僅可以在日常網(wǎng)絡維護中幫助網(wǎng)絡管理人員有效地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中存在的各種問題、瓶頸,更能在關鍵時刻為網(wǎng)絡安全管理人員做出正確決策提供重要的依據(jù)。因此,在網(wǎng)絡安全領域開展態(tài)勢研究具有十分重要的意義。本文從安全態(tài)勢的角度著手,對安全態(tài)勢評估、安全態(tài)勢預測和入侵意圖識別等方面進行了相關總結和研究,主要內容包括以下方面: 首先,根據(jù)國內外的研究現(xiàn)狀,總結概括了網(wǎng)絡安全態(tài)勢涉及的研究方向和關鍵技術等內容,結合實際研究需求,提出了一個網(wǎng)絡安全態(tài)勢的研究框架。其次,分析了熵的相關概念,并結合網(wǎng)絡安全的實際需要,提出了一個基于信息熵的網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估方法;該方法對網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)進行層次化建模分析,利用數(shù)據(jù)的信息熵特征進行網(wǎng)絡安全態(tài)勢的評估,仿真實驗驗證了該方法的有效性。再次,分析了當前網(wǎng)絡安全態(tài)勢預測存在的問題,并結合兩個常用預測模型,提出了一種網(wǎng)絡安全態(tài)勢的組合預測方法;該方法分別采用ARMA和Markov模型進行預測,采用權重策略組合二者的預測結果;仿真實驗表明該方法提高了安全態(tài)勢預測結果的準確性。最后,根據(jù)網(wǎng)絡安全態(tài)勢研究對于攻擊預測的需求,結合相關領域的研究方法,描述了一種基于HMM的入侵意圖識別方法;該方法利用多個安全設備的數(shù)據(jù)構建多個入侵意圖的HMM模型,通過Viterbi算法進行入侵意圖的預測,文中給出了一個分析實例。
【關鍵詞】：網(wǎng)絡安全 網(wǎng)絡安全態(tài)勢 態(tài)勢評估 態(tài)勢預測 意圖識別
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 研究目的及意義12-13
• 1.3 論文的研究內容及組織結構13-15
• 第2章 研究現(xiàn)狀與關鍵技術總結15-33
• 2.1 引言15
• 2.2 相關概念15-16
• 2.3 相關研究與關鍵技術16-29
• 2.3.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合技術21-23
• 2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術23-25
• 2.3.3 評估技術25-26
• 2.3.4 預測技術26-27
• 2.3.5 可視化技術27-29
• 2.4 網(wǎng)絡安全態(tài)勢研究框架29-32
• 2.5 本章小結32-33
• 第3章 基于信息熵的網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估方法研究33-45
• 3.1 引言33
• 3.2 態(tài)勢評估33-35
• 3.3 信息熵35-36
• 3.4 基于信息熵的網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估方法36-39
• 3.4.1 態(tài)勢評估模型36-37
• 3.4.2 態(tài)勢評估過程37-39
• 3.5 仿真實驗39-44
• 3.5.1 實驗數(shù)據(jù)及環(huán)境39
• 3.5.2 實驗過程及結果39-41
• 3.5.3 結果分析41-44
• 3.6 本章小結44-45
• 第4章 一種組合式網(wǎng)絡安全態(tài)勢預測方法研究45-58
• 4.1 引言45
• 4.2 態(tài)勢預測45-46
• 4.3 兩種預測模型46-53
• 4.3.1 ARMA 預測模型46-50
• 4.3.2 Markov 預測模型50-53
• 4.4 網(wǎng)絡安全態(tài)勢的組合預測模型53-54
• 4.5 仿真實驗54-57
• 4.6 本章小結57-58
• 第5章 基于HMM 的入侵意圖識別方法研究58-69
• 5.1 引言58
• 5.2 入侵意圖識別58-59
• 5.3 隱馬爾可夫模型59-62
• 5.3.1 HMM 基本概念59-61
• 5.3.2 HMM 的基本問題及相關算法61-62
• 5.4 基于HMM 的入侵意圖識別62-64
• 5.5 仿真實驗64-68
• 5.5.1 HMM 訓練方法66
• 5.5.2 入侵意圖識別66-68
• 5.6 本章小結68-69
• 結論69-70
• 參考文獻70-77
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果77-78
• 致謝78

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本文編號：599714