云數(shù)據(jù)中心內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)安全防御關(guān)鍵技術(shù)

第1章 緒論
1．1 概述
1．1．1 背景
1．1．2 研究意義
1．2 網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)相關(guān)技術(shù)
1．2．1 網(wǎng)絡(luò)威脅識(shí)別分類
1．2．2 脆弱性評(píng)估．：
1．2．3 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估
1．2．4 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)
1．2．5 安全加固策略選擇
1．3 現(xiàn)有技術(shù)面臨的問(wèn)題
1．4 本書(shū)的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
1．4．1 主要內(nèi)容
1．4．2 結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的攻擊要素識(shí)別
2．1 引言
2．2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．2．1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2．2．2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決分類問(wèn)題的理論基礎(chǔ)
2．3 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型
2．4 基于改進(jìn)K-均值算法的輸入樣本聚類
2．4．1 改進(jìn)的基本思想
2．4．2 算法具體實(shí)現(xiàn)
2．4．3 算法復(fù)雜度分析
2．5 基于梯度一強(qiáng)化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練
2．5．1 梯度算法
2．5．2 基于Q學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)率調(diào)整方法
2．6 基于OLS的隱含層至輸出層權(quán)值訓(xùn)練
2．6．1 0LS訓(xùn)練算法基本思想
2．6．2 算法具體實(shí)現(xiàn)
2．7 實(shí)驗(yàn)分析
2．7．1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
2．7．2 攻擊要素分類實(shí)驗(yàn)
2．7．3 比較實(shí)驗(yàn)
第3章 基于攻擊圖模型的網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析
3．1 引言
3．2 基于攻擊圖的脆弱性分析模型
3．2．1 脆弱性評(píng)估框架
3．2．2 脆弱性攻擊圖模型化表示
3．3 基于CVSS的脆弱性危害量化
3．4 脆弱性攻擊圖生成
3．4．1 脆弱性節(jié)點(diǎn)遍歷匹配
3．4．2 攻擊圖生成
3．4．3 '算法復(fù)雜度分析
3．5 攻擊路徑確定
3．5．1 損失流算法
3．5．2 路徑搜索
3．5．3 多目標(biāo)增廣路排序
3．5．4 算法復(fù)雜度分析
3．6 實(shí)驗(yàn)仿真
3．6．1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
3．6．2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的攻擊圖
3．6．3 攻擊路徑搜索性能分析
3．6．4 指標(biāo)量化結(jié)果分析
……
第4章 基于AHP的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)量化與評(píng)估
第5章 基于GA-LSSVM時(shí)間序列分析的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)
第6章 基于非合作博弈與粒子群優(yōu)化的防御
參考文獻(xiàn)