网络安全态势评估与预测方法的研究

发布时间：2017-09-01 11:27

  本文关键词：网络安全态势评估与预测方法的研究

  更多相关文章： 网络安全态势 态势评估 态势预测 云模型 神经网络 粒子群

【摘要】：随着信息化在全球的快速发展,人们对网络的依赖程度越来越高,网络安全问题也逐渐得到人们的高度重视。由于网络系统的模糊性和随机性,传统的单一防御已不能满足当前的需求。网络安全态势评估和预测为保障网络安全、稳定地运行提供了一种新技术,同时也得到了研究者们的深入研究。由于网络安全态势问题在模型和算法上没有形成统一的最优解,因此很多新算法被不断提出,仍然需要研究者们继续探讨。本文在此基础上对算法优化等方面进行了研究,主要工作如下:1、对数据进行统计与分析,通过分析国内外网络安全态势的现状丰富了影响网络安全态势的因素,并且对数据进行预处理,从而提高了模型训练的速度和效率。2、在深刻理解云模型与熵权理论的基础之上,提出了一种基于多维云模型与熵权理论相结合的网络安全态势风险评估模型。首先通过多维云模型建立了定性概念与定量数值之间的关系,然后采用熵权理论客观地得到各个指标的权重。通过挖掘网络安全态势的历史数据中的规律,并与当前网络现状相结合,实现对当前网络安全态势的评估,提高了评估结果的客观性和可理解性。3、本文通过粒子群优化RBF神经网络来实现对未来网络安全态势的预测,通过粒子群优化RBF神经网络的权值,可以快速找到权值的全局最优解,提高了RBF的训练速度,从而能够快速准确地对未来网络安全态势进行预测。本文通过对历史数据进行分析,并对PSO-RBF神经网络进行训练,从而能够通过PSO-RBF神经网络预测模型对未来网络安全态势进行快速有效地预测。实验结果表明,该预测模型能够快速、有效地预测未来的网络安全态势。
【关键词】：网络安全态势 态势评估 态势预测 云模型 神经网络 粒子群
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 网络安全态势研究现状11-15
• 1.3 研究意义15
• 1.4 本文研究的内容15-16
• 1.5 本文的组织结构16-18
• 第二章 网络安全态势评估模型18-23
• 2.1 网络安全态势评估概念18
• 2.2 层次化的网络安全态势评估模型18-21
• 2.2.1 概念19
• 2.2.2 服务的安全评估19-20
• 2.2.3 主机的安全评估20-21
• 2.2.4 系统的安全评估21
• 2.3 灰色关联分析的网络安全态势评估模型21-22
• 2.4 小结22-23
• 第三章 网络安全态势评估与预测理论23-34
• 3.1 多维云模型与熵权理论23-27
• 3.1.1 云模型的性质23
• 3.1.2 正向云发生器23-24
• 3.1.3 逆向云发生器24-25
• 3.1.4 前件云发生器和后件云发生器25-26
• 3.1.5 多维云模型26-27
• 3.1.6 相乘法27
• 3.2 粒子群优化RBF神经网络27-33
• 3.2.1 PSO-RBF神经网络概述27
• 3.2.2 粒子群优化算法概述27-28
• 3.2.3 粒子群算法原理28
• 3.2.4 粒子群算法的数学描述28-29
• 3.2.5 算法流程29-30
• 3.2.6 RBF神经网络结构30-31
• 3.2.7 粒子群优化RBF神经网络31
• 3.2.8 粒子群优化RBF神经网络权值31-32
• 3.2.9 粒子群优化RBF神经网络32-33
• 3.3 小结33-34
• 第四章 网络安全态势的评估34-44
• 4.1 多维云模型与熵权理论的态势评估34-36
• 4.1.1 确定风险指标集34
• 4.1.2 风险隶属度的确定34-35
• 4.1.3 权重的确定35
• 4.1.4 风险值的计算35-36
• 4.2 风险等级的确定36-37
• 4.2.1 风险等级的划分36
• 4.2.2 风险特征值的确定36-37
• 4.3 主机风险的评估37-41
• 4.3.1 安全事件发生云模型37-38
• 4.3.2 安全事件损失云模型38-40
• 4.3.3 隶属度矩阵计算40-41
• 4.3.4 计算风险分量权值与风险等级权值41
• 4.3.5 计算主机风险值41
• 4.4 网络安全态势的评估41-42
• 4.5 实验结果分析42-43
• 4.6 小结43-44
• 第五章 网络安全态势的预测44-50
• 5.1 网络安全态势预测概述44
• 5.2 网络安全态势的预测原理44-45
• 5.3 网络安全态势预测过程45-47
• 5.4 PSO-RBF神经网络预测47-49
• 5.5 小结49-50
• 第六章 总结和展望50-52
• 6.1 总结50-51
• 6.2 展望51-52
• 参考文献52-54
• 在学期间的研究成果54-55
• 致谢55

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