本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估與預(yù)測(cè)方法的研究

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【摘要】：隨著信息化在全球的快速發(fā)展,人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴(lài)程度越來(lái)越高,網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題也逐漸得到人們的高度重視。由于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的模糊性和隨機(jī)性,傳統(tǒng)的單一防御已不能滿(mǎn)足當(dāng)前的需求。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估和預(yù)測(cè)為保障網(wǎng)絡(luò)安全、穩(wěn)定地運(yùn)行提供了一種新技術(shù),同時(shí)也得到了研究者們的深入研究。由于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)問(wèn)題在模型和算法上沒(méi)有形成統(tǒng)一的最優(yōu)解,因此很多新算法被不斷提出,仍然需要研究者們繼續(xù)探討。本文在此基礎(chǔ)上對(duì)算法優(yōu)化等方面進(jìn)行了研究,主要工作如下:1、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析,通過(guò)分析國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的現(xiàn)狀豐富了影響網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的因素,并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,從而提高了模型訓(xùn)練的速度和效率。2、在深刻理解云模型與熵權(quán)理論的基礎(chǔ)之上,提出了一種基于多維云模型與熵權(quán)理論相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。首先通過(guò)多維云模型建立了定性概念與定量數(shù)值之間的關(guān)系,然后采用熵權(quán)理論客觀地得到各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。通過(guò)挖掘網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的歷史數(shù)據(jù)中的規(guī)律,并與當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的評(píng)估,提高了評(píng)估結(jié)果的客觀性和可理解性。3、本文通過(guò)粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè),通過(guò)粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,可以快速找到權(quán)值的全局最優(yōu)解,提高了RBF的訓(xùn)練速度,從而能夠快速準(zhǔn)確地對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并對(duì)PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,從而能夠通過(guò)PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)進(jìn)行快速有效地預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該預(yù)測(cè)模型能夠快速、有效地預(yù)測(cè)未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì) 態(tài)勢(shì)評(píng)估 態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè) 云模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)研究現(xiàn)狀11-15
• 1.3 研究意義15
• 1.4 本文研究的內(nèi)容15-16
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估模型18-23
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估概念18
• 2.2 層次化的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估模型18-21
• 2.2.1 概念19
• 2.2.2 服務(wù)的安全評(píng)估19-20
• 2.2.3 主機(jī)的安全評(píng)估20-21
• 2.2.4 系統(tǒng)的安全評(píng)估21
• 2.3 灰色關(guān)聯(lián)分析的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估模型21-22
• 2.4 小結(jié)22-23
• 第三章 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估與預(yù)測(cè)理論23-34
• 3.1 多維云模型與熵權(quán)理論23-27
• 3.1.1 云模型的性質(zhì)23
• 3.1.2 正向云發(fā)生器23-24
• 3.1.3 逆向云發(fā)生器24-25
• 3.1.4 前件云發(fā)生器和后件云發(fā)生器25-26
• 3.1.5 多維云模型26-27
• 3.1.6 相乘法27
• 3.2 粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-33
• 3.2.1 PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述27
• 3.2.2 粒子群優(yōu)化算法概述27-28
• 3.2.3 粒子群算法原理28
• 3.2.4 粒子群算法的數(shù)學(xué)描述28-29
• 3.2.5 算法流程29-30
• 3.2.6 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)30-31
• 3.2.7 粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)31
• 3.2.8 粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值31-32
• 3.2.9 粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-33
• 3.3 小結(jié)33-34
• 第四章 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的評(píng)估34-44
• 4.1 多維云模型與熵權(quán)理論的態(tài)勢(shì)評(píng)估34-36
• 4.1.1 確定風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)集34
• 4.1.2 風(fēng)險(xiǎn)隸屬度的確定34-35
• 4.1.3 權(quán)重的確定35
• 4.1.4 風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算35-36
• 4.2 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的確定36-37
• 4.2.1 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分36
• 4.2.2 風(fēng)險(xiǎn)特征值的確定36-37
• 4.3 主機(jī)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估37-41
• 4.3.1 安全事件發(fā)生云模型37-38
• 4.3.2 安全事件損失云模型38-40
• 4.3.3 隸屬度矩陣計(jì)算40-41
• 4.3.4 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)分量權(quán)值與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)權(quán)值41
• 4.3.5 計(jì)算主機(jī)風(fēng)險(xiǎn)值41
• 4.4 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的評(píng)估41-42
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析42-43
• 4.6 小結(jié)43-44
• 第五章 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)44-50
• 5.1 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)概述44
• 5.2 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)原理44-45
• 5.3 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)過(guò)程45-47
• 5.4 PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)47-49
• 5.5 小結(jié)49-50
• 第六章 總結(jié)和展望50-52
• 6.1 總結(jié)50-51
• 6.2 展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 在學(xué)期間的研究成果54-55
• 致謝55

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