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    • 作者: 王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等著 | 王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等编 | 王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等译 | 王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等绘
    • 出版社: 国防工业音像出版社
    • 出版时间:2018-12-01
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    • 作者: 王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等著| 王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等编| 王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等译| 王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等绘
    • 出版社:国防工业音像出版社
    • 出版时间:2018-12-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-03-01
    • 字数:117000
    • 页数:102
    • 开本:16开
    • ISBN:9787118118094
    • 版权提供:国防工业音像出版社
    • 作者:王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等
    • 著:王欢//李华//陈占芳//赵建平//底晓强等
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:60
    • ISBN:9787118118094
    • 出版社:国防工业
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2020-03-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2018-12-01
    • 页数:102
    • 外部编号:涿仝西I32812
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 绪论
    1.1 概述
    1.1.1 背景
    1.1.2 研究意义
    1.2 网络安全防护相关技术
    1.2.1 网络威胁识别分类
    1.2.2 脆弱评估
    1.. 网络安全态势评估
    1.2.4 网络安全态势预测
    1.2.5 安全加固策略选择
    1.3 现有技术面临的问题
    1.4 本书的内容及结构安排
    1.4.1 主要内容
    1.4.2 结构安排
    第2章 基于径向基神经网络的攻击要素识别
    2.1 引言
    2.2 径向基神经网络
    2.2.1 径向基神经网络模型
    2.2.2 径向基神经网络解决分类问题的理论基础
    . 基于径向基神经网络的分类模型
    2.4 基于改进K—均值算法的输入样本聚类
    2.4.1 改进的基本思想
    2.4.2 算法具体实现
    2.4.3 算法复杂度分析
    2.5 基于梯度一强化学习的网络参数训练
    2.5.1 梯度算法
    2.5.2 基于p学习的学习率调整方法
    2.6 基于OLS的隐含层至输出层权值训练
    2.6.1 OLS训练算法基本思想
    2.6.2 算法具体实现
    2.7 实验分析
    2.7.1 实验数据准备
    2.7.2 攻击要素分类实验
    2.7.3 比较实验
    第3章 基于攻击图模型的网络脆弱分析
    3.1 引言
    3.2 基于攻击图的脆弱分析模型
    3.2.1 脆弱评估框架
    3.2.2 脆弱攻击图模型化表示
    3.3 基于CVSS的脆弱危害量化
    3.4 脆弱攻击图生成
    3.4.1 脆弱节点遍历匹配
    3.4.2 攻击图生成
    3.4.3 算法复杂度分析
    3.5 攻击路径确定
    3.5.1 损失流算法
    3.5.2 路径搜索
    3.5.3 多目标增广路排序
    3.5.4 算法复杂度分析
    3.6 实验
    3.6.1 实验环境
    3.6.2 实验场景的攻击图
    3.6.3 攻击路径搜索能分析
    3.6.4 指标量化结果分析
    第4章 基于AHP的网络安全态势量化与评估
    4.1 引言
    4.2 基于AHP的网络安全态势评估模型
    4.2.1 态势评估框架
    4.2.2 评估模型形式化表示
    4.3 基于D—S据理论的攻击要素融合
    4.3.1 告警数据的模糊化表示
    4.3.2 基于D—S据理论的攻击要素融合
    4.4 态势评估指标的量化计算
    4.4.1 风险态势
    4.4.2 基础运行态势
    4.4.3 破损态势
    4.5 态势评估指标权重因子确定
    4.5.1 构造成对比较矩阵
    4.5.2 特征向量计算
    4.5.3 特征值计算
    4.5.4 一致校验
    4.6 态势指标的聚合
    4.6.1 评价指标聚合
    4.6.2 节点态势聚合
    4.7 实验分析
    第5章 基于GA—LSSVM时间序列分析的网络安全态势预测
    5.1 引言
    5.2 基于LSSVM的预测模型
    5.2.1 模型定义
    5.2.2 核函数选择
    5.. 数据归一化处理
    5.3 基于GA的LSSVM联合参数优化
    5.3.1 染色体编码
    5.3.2 染色体作 5.3.3 适应度函数
    5.3.4 染色体生成
    5.3.5 联合优化算法
    5.4 基于GA—ISSVM的预测方法
    5.5 实验分析
    5.5.1 实验环境
    5.5.2 评价方法
    5.5.3 结果分析
    第6章 基于非合作博弈与粒子群优化的防御
    6.1 引言
    6.2 非合作攻防博弈模型
    6.2.1 模型定义
    6.2.2 模型设
    6.3 攻防收益量化及计算方法
    6.4 攻防博弈的纳什均衡
    6.5 基于PSO的攻防策略选取算法I
    6.5.1 基于PSO的攻防策略选取算法
    6.5.2 算法分析
    6.6 实验分析
    6.6.1 实验环境
    6.6.2 攻防决策实验
    6.7 进一步讨论
    参考文献

    底晓强,男,博士,副教授,博士生导师。长春理工大学计算机科学技术学院网络工程系系主任。长期从事网络安全及一体化网络研究工作,发表20余篇,专著一部,主持重量、省部级课题20余项。中国计算机学会青年计算机科技论坛学术委员,吉林省高等学校创新创业教指委委员,长春市推进“”专家咨询委员会大数据专家组成员。

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