基于云的网络安全态势预测研究

论文摘要

网络安全态势要素指标体系应全面准确反映网络安全态势,目前还没有相关标准颁布,已有的指标体系涵盖范围比较狭窄。态势预测是网络安全态势感知系统不可缺少的重要组成部分,现有网络安全态势预测算法对初始训练数据依赖性强,预测结果客观性差。本文针对上述问题开展研究,提出了基于云的网络安全态势预测思想与方法,提高了预测的客观性和准确性。本文主要工作如下:(1)提出了一套可以为态势评估和预测提供全面可靠支持的网络安全态势要素指标体系,并给出了态势要素数据获取和指标计算的方法;(2)提出了基于云的定量与定性相结合的网络安全态势预测方法,建立了定性概念与定量数值之间的联系。通过挖掘历史数据中态势的演化规律,并与当前趋势相结合,实现对未来态势发展的预测,不需要对预测算法进行数据训练,提高了预测结果的客观性和可理解性;(3)提出了基于云的网络安全态势预测规则挖掘算法,采用基于云的属性区间软划分方法,解决了定性与定量转换中区间硬性划分导致的边界元素内在联系丢失的问题。提出了“支持云”和“置信云”的概念,给出了最小支持度和置信度阈值的云生成算法,解决了预测规则挖掘中最小支持度和置信度阈值选取受主观因素影响的问题,提高了网络安全态势预测规则挖掘的客观性;(4)对提出的算法进行了设计实现,实验验证了基于云的网络安全态势预测方法的可行性,可获得较为准确的态势预测结果,提高态势预测的客观性。本文的研究成果增强了网络安全态势预测的客观性,能够为管理者提供及时、准确、前瞻的网络安全态势信息,辅助安全防护决策,为网络安全态势感知的研究拓展了思路。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景和研究意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 论文组织结构
• 第二章 网络安全态势要素指标体系研究
• 2.1 网络安全态势要素指标体系构建
• 2.1.1 构建原则
• 2.1.2 构建网络安全态势要素指标体系
• 2.2 态势要素数据获取
• 2.2.1 态势要素数据的采集与提取
• 2.2.2 态势指标数据计算
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于云的网络安全态势预测研究
• 3.1 云的相关理论
• 3.1.1 云的基本概念
• 3.1.2 云发生器
• 3.2 基于云的网络安全态势预测
• 3.2.1 基于云的网络安全态势预测原理
• 3.2.2 基于云的网络安全态势预测算法
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于云的态势预测规则挖掘算法研究
• 4.1 基于云的态势数据属性区间软划分方法
• 4.1.1 传统的属性区间硬划分方法
• 4.1.2 基于云的态势数据属性区间软划分
• 4.2 ORAR 关联规则挖掘算法
• 4.2.1 ORAR 算法挖掘频繁项集
• 4.2.2 由频繁项集挖掘关联规则
• 4.2.3 ORAR 关联规则挖掘方法
• 4.3 网络安全态势预测规则挖掘算法
• 4.3.1 基于“支持云”与“置信云”的阈值生成算法
• 4.3.2 优化的阈值生成算法
• 4.3.3 网络安全态势预测规则挖掘算法流程
• 4.4 本章小结
• 第五章 实现与验证
• 5.1 基于云的网络安全态势预测算法实现
• 5.1.1 预测规则生成模块
• 5.1.2 态势预测模块
• 5.2 实验与分析
• 5.2.1 实验数据选取
• 5.2.2 概念设定
• 5.2.3 实验过程及结果
• 5.2.4 实验结果分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果