面向网络安全态势评估系统的态势评估算法设计

论文摘要

对于网络安全态势的研究是近年来一个新兴的网络安全研究课题,也是目前信息安全的研究热点之一。网络安全态势是对网络安全状况的一个整体反映,对于提高整个网络系统的应急响应能力、缓解大量的网络攻击所造成的危害、发现潜在恶意的入侵行为、提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。为了缓解越来越严重的网络安全问题,我们可以使用网络安全态势评估技术,以评估结果为指导,提前将影响网络安全的因素进行优化。对于网络安全态势的评估问题的解决,其实就是通过分析影响网络安全态势的指标,将这些指标进行量化处理之后通过一些评估算法得出一个评估等级。使用什么样的评估算法是网络安全态势研究的重点内容,因为合理的评估算法直接影响了最后评估结果的正确性。正是因为如此,本文选择了评估算法为主要的研究内容,精心研究了多种的评估算法,最终选择了支持向量机的方法来进行网络安全态势评估。本文的主要研究内容如下：首先,对于网络安全态势评估系统进行简要的介绍,说明其原理及其基本构架。介绍总体设计思想、框架结构、工作流程以及系统的主要信息特征。其次,根据网络安全的特点选取几种传统的评估的方法,介绍其原理,分析其特点。然后,尝试将支持向量机技术应用于网络安全态势评估之中,选取了一种人工神经网络的评估方法应用与之作对比,采用了大量的实验数据训练模型,并用部分数据进行测试,结果表明采用SVM的方法较之其他方法效率更高,结果更为准确。最后,对于网络安全态势的预测问题提出了新的想法,利用SVM对网络安全态势进行了预测。预测结果表明,使用SVM能较准确的预测未来一段时间内的网络安全态势。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 相关技术综述
• 1.2.1 网络安全态势感知
• 1.2.2 综合评价方法
• 1.3 相关内容的研究现状
• 1.3.1 网络安全态势感知的研究现状
• 1.3.2 网络态势评估算法研究现状
• 1.3.3 现状分析
• 1.4 论文的研究内容
• 1.5 论文的组织结构
• 第2章 网络安全态势评估系统简介
• 2.1 网络安全态势评估系统功能性描述
• 2.2 网络安全态势评估系统框架结构
• 2.2.1 评估系统的部署
• 2.2.2 评估系统层次结构
• 2.2.3 评估系统的框架结构设计
• 2.2.4 网络安全态势感知评估系统工作流程描述
• 2.2.5 监控平台的关键技术
• 2.3 本章小结
• 第3章 网络安全态势评估算法
• 3.1 现代综合评价方法
• 3.1.1 层次分析法（AHP）
• 3.2 神经网络算法
• 3.2.1 神经网络模型
• 3.2.2 BP算法
• 3.3 支持向量机
• 3.4 基于支持向量机的网络安全态势评估
• 3.4.1 SVM的参数问题
• 3.4.2 SVM的参数优化方法
• 3.4.3 基于SVM的网络态势评估
• 3.5 与BP算法的比较
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于SVM的网络安全态势预测
• 4.1 时间序列
• 4.2 小波分析
• 4.2.1 连续小波变换
• 4.2.2 离散小波变换
• 4.2.3 多分辨分析
• 4.3 回归型支持向量机
• 4.3.1 ε-不敏感误差函数
• 4.3.2 SVM回归分析
• 4.4 基于小波分析和SVM的网络安全态势预测
• 4.4.1 网络安全态势预测模型的建立
• 4.4.2 网络安全态势预测模型的实现
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 参加的科研项目
• 发表或录用论文
• 致谢