一、构建基于安全策略的校园网边界路由系统（论文文献综述）
王志刚,王辰阳,李恒武,郭辉[1]（2021）在《智慧校园环境下的网络安全问题探析与对策研究》文中研究指明随着云计算、大数据、物联网、移动互联等先进信息技术在智慧校园建设中的应用,有线、无线等各种类型终端逐渐增多,校园网覆盖范围和接入规模逐渐扩大,网络边界和网络结构也日趋复杂,尤其是各种类型、不同密级的应用系统逐渐增多,网络管理难度加大,网络安全问题也面临着新的挑战。本文对智慧校园建设中普遍存在的安全问题进行了分析,并针对这些问题提出了优化措施和改进方法。
李伶,王华[2]（2022）在《5G智慧校园业务场景中MEC分流方案研究》文中研究指明多接入边缘计算（multi-access edge computing,MEC）技术是5G关键技术之一,通过通信与计算技术融合,实现业务本地化及近距离部署。当前,5G智慧校园催生出诸多新的应用场景,其建设的关键是如何将用户数据分流至MEC平台,实现技术与业务的深度融合。首先,介绍了5G智慧校园整体架构;然后,阐述了3种本地分流技术及其优、缺点,探讨了智慧校园中校内资源访问、电子资源访问、智慧教学和校园安防监控4种业务场景分流方案的选择,以期为即将到来的5G智慧校园专网建设提供理论支撑。
吴争[3]（2021）在《网络流QoS相关特征选择和分类方法研究》文中研究说明随着网络技术的不断发展,新兴应用的不断更迭,多媒体流量已经在网络中占据主要部分。然而如何有效地保障和管理多媒体业务的服务质量（Quality of Service,Qo S）,是多媒体通信中的重大挑战。多媒体流量的分类是其中的关键技术:将流量分成不同的类别,为不同的类别的多媒体流量提供相应等级的资源和服务质量,最大化优化资源利用和保障网络端到端的服务能力。尽管网络流量分类技术已研究近几十年,然而传统的流量分类技术因为多重因素,已然不能适应当今网络的发展。例如,对于愈来愈受到重视的隐私保护,使得加密流量占据流量的大多数,而传统方法（如深度包检测等）无法探测出这些流量的类别;另外,边缘计算、5G等技术的推广和商用,使得网络流量分类在实时性和智能化方面有着迫切的需求,传统方法很难满足这些需求。基于机器学习、深度学习的流量分类技术发展迅速,为实现网络流量智能化自动化实时性提供了思路。因此本文基于机器学习和深度学习方法,围绕多媒体流量分类和聚集中的诸多关键问题进行探索,研究内容如下所示:1)高效的特征选择和数据清洗算法网络流量中存在着背景噪声的干扰,对多媒体流量的准确分类造成较大的影响。除此之外,流量特征的选择对于分类至关重要。及时的去除背景噪音并且选择出最佳的特征子集是解决问题的关键。因此提出一种数据清洗与特征选择的联合算法以同时解决以上两点问题。给定数据集,所提算法通过不纯净度来去除噪声样本,使用不一致率选择出最优特征子集。其中,使用遗传算法对所提算法的两个关键阈值进行优化;使用二分搜索加速算法运行。另外,还发现了一种基于会话行为的流量特征--子流,结果表明所提算法能够选择出最具区分力的特征以及需要较少的运行时间,所提流量特征具有较好的特征稳定度。2)不平衡网络流量分类和细分类研究由于固有的网络流量的特性,不同类别网络流量占有极不平衡的比例,即数据不平衡问题。这一问题导致学习器对于样本数较小的类别很难有较高的准确率。因此需要提出了一种链式和分级结构的联合算法以克服该问题。首先,对网络流量的不平衡分类问题进行数学建模;然后对现有的链式结构进行理论上的误差分析,得到了其误差边界以及分析了误差存在的因素;然后,提出基分类器的排序策略以及与分级结构的联合的方法,以最大程度上减少分类误差,并且实现了网络流量的细分类。此外,还提出一种改进的Chi2离散算法来克服传统的Chi2离散的缺陷,并且探索了特征离散化对于流量分类在时间和分类准确度的影响。实验中使用三个真实数据集,与现有的不平衡分类算法进行对比,结果表明所提方法存在明显的优势。3)网络流量的在线分类和增量学习为达到网络流量的在线分类,系统必须具备高效且准确的流量处理能力。为解决这一问题,结合深度学习设计了一种网络流在线分类系统。首先,通过滑动窗口技术采集流量切片,探讨了滑动窗口的最佳尺寸设定,然后基于概率分布提取三维流量特征;接下来,设计了特定的卷积神经网络模型,并利用三维特征学习流量的表征,训练模型进行在线分类。随着网络环境和时间的变化,新的流量类别需要进行识别。因此,采用增量学习的方式,使得分类系统进行持续学习。特别地,为克服新类添加时的灾难性遗忘的问题,在增量学习系统中提出采用知识蒸馏和添加偏见修正层技术,以更好的保存模型中的原类别知识。通过两个真实网络流量数据集中的实验验证,并与现有方法进行对比,证明了所提方法的有效性。4)基于粗糙集的网络流量聚集技术在区分服务的网络框架中,将具有相同需求的网络流进行聚集,从而为它们提供统一的资源分配以及路由,可以较大程度减少网络负担。而面对多变的网络环境,现有的网络Qo S映射方法中聚集缺乏灵活性。针对现有聚集方法的缺陷,提出一种动态聚集方法。使用增强粗糙k均值算法,按照网络流的Qo S属性将网络流进行合理聚集,并且在网络处于高负载状况时,通过隶属度弹性聚集网络流,从而适应网络的变化,使得网络流聚集具有灵活性。最后进行了网络流聚集实验和调度实验。实验表明:相比于现有的方法,该方法能够更加弹性地应对不同网络状态,并且更好地保障网络流的Qo S指标。
彭海云[4]（2021）在《基于等级保护的校园数据中心安全防护体系的设计》文中指出本文对照等级保护的基本要求,分别从校园网边界接入、应用层攻击、虚拟化、APT攻击、数据泄露以及运维管理等几个方面评估了数据中心所面临的安全威胁,提出针对数据中心不同安全域安全防护体系设计的思路,并以边界出口安全、业务接入安全、主机安全、核心数据区安全和运维安全设计为重点展开论述。为数据中心安全防护体系设计与实现提供了一种解决方案。
曹鲁喆[5]（2021）在《基于深度学习的校园网络安全态势要素提取与评估方法研究》文中研究表明
杜骏震,常松丽[6]（2021）在《试论校园网安全防御体系的构建》文中研究说明随着校园网创新业务的深入应用,校园网面临的信息安全问题日益严重。在技术应用层面上,校园网络的安全防御应通过网络架构优化设计、通信传输安全保护、访问控制、边界防护、入侵防御、安全审计、可信验证、主机安全、数据安全、应用安全、终端安全、统一身份认证、网络监控、终端管控和态势感知等技术来构建,实现在安全管理中心统一管理下的校园网计算环境、区域边界和通信网络的整体安全防御。
赵萍,李欣[7]（2021）在《对视频专用网络安全的研究与分析》文中提出随着视频监控系统普及应用,视频专用网络（简称视频专网）的安全风险逐渐显现。近年来,国内关于视频专网安全的研究取得了一定成果,论文针对视频专网建设架构下的安全隐患及安全防御技术进行了系统分析。首先,介绍了视频专网的概念和内外部网络架构;然后,从视频专网边界、系统应用、数据、前端设备、运维管理方面,对视频专网所面临的安全威胁及现有防范技术进行阐述;最后,对视频专网安全未来研究方向和挑战进行了展望。
李静[8]（2021）在《S高校智慧校园建设项目风险管理研究》文中研究指明随着信息化建设的高速发展,人们的生活已发生前所未有的改变,整个教育体系的深刻变革也在逐步进行。《国家信息化发展战略纲要》和《“十三五”国家信息化规划》明确提出,高校要把握技术变革趋势,聚力建设智慧校园,推动教育智慧化转型[1]。智慧校园是在数字校园的基础上,通过综合运用物联网、云计算、大数据、社交网络、人工智能等新一代信息技术,全面感知校园物理环境。它是高校信息化发展的高级形态,是对数字校园的提升和扩展[2],能够面向全校师生提供种类丰富的IT服务,构建整个校区数据共享的智慧应用信息体系,从而促进校园教学、科研、管理、校园服务全面创新发展。高校智慧校园建设不同于传统的工程项目建设,是新一代信息技术与教育管理相融合的复杂系统工程,主要立足于网络通信技术的发展之上,依靠云计算容纳海量数据,其建设更注重后期的运维和管理,主要体现在安全性、适用性和不断发展的创新性上,是一项建设周期相对较长的信息化系统工程。同时针对其建设过程中暴露出的问题也要进行创新建设,其建设过程是一个不断优化的过程。本文对S高校智慧校园建设项目全过程的风险管理进行研究,在对项目风险管理理论及相关文献梳理的基础上,分析S高校信息化建设的现状、存在的问题,然后剖析建设智慧校园项目的必要性、可行性、项目建设的原则、目标及具体建设内容,接着分析S高校智慧校园建设项目不同阶段的主要风险因素,根据风险类型和重要程度,将风险因素分类分级,构建S高校智慧校园建设项目风险管理评价体系,最后根据风险评估结果针对性地提出风险应对策略和措施。本研究不仅为S高校智慧校园建设项目顺利实施提供风险管控的具体指导,同时为其他高校智慧校园建设的风险管理提供参考借鉴。
教育部[9]（2021）在《教育部关于发布《高等学校数字校园建设规范（试行）》的通知》文中提出教科信函[2021]14号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局,部属各高等学校、部省合建各高等学校:为深入贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神,扎实推进教育信息化2.0行动计划,积极发展"互联网+教育",推动信息技术与教育教学深度融合,提升高等学校信息化建设与应用水平,支撑教育高质量发展,特制定《高等学校数字校园建设规范（试行）》。现予发布,请参照执行。
仇静,李娜[10]（2021）在《基于零信任SDP的高校网络安全防护的研究》文中进行了进一步梳理本文结合现阶段高校网络安全防护存在的问题,探讨基于零信任SDP的高校网络安全体系架构,为高校网络安全建设工作提供一种新的思路。
二、构建基于安全策略的校园网边界路由系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、构建基于安全策略的校园网边界路由系统（论文提纲范文）
（1）智慧校园环境下的网络安全问题探析与对策研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 网络安全问题分析 |
| 2.1 网络结构安全问题 |
| 2.2 信息系统安全问题 |
| 2.3 内网终端安全问题 |
| 2.4 网络边界安全问题 |
| 2.5 网络运维管理问题 |
| 3 建设内容及具体措施 |
| 3.1 加强网络顶层设计 |
| 3.2 加强终端管控和网络边界防护 |
| 3.3 加强入侵防范和访问控制 |
| 3.4 加强数据备份恢复和安全审计 |
| 3.5 完善制度建设和加强网络管理 |
| 4 结束语 |
（2）5G智慧校园业务场景中MEC分流方案研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 5G智慧校园整体架构 |
| 2 MEC本地分流技术介绍 |
| 2.1 UL CL上行分流 |
| 2.2 IPv6多归属分流 |
| 2.3 LADN分流 |
| 2.4 MEC分流技术对比 |
| 3 智慧校园业务场景分流方案分析 |
| 3.1 校内资源访问 |
| 3.2 图书馆电子资源访问 |
| 3.3 智慧教学 |
| 3.4 校园安防监控 |
| 4 结束语 |
| (1)MEC平台旁路功能 |
| (2）计费问题 |
| (3）业务隔离问题 |
（3）网络流QoS相关特征选择和分类方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 相关研究现状 |
| 1.3.1 网络流量分类相关研究现状 |
| 1.3.2 数据采集和预处理 |
| 1.3.3 特征提取与选择 |
| 1.3.4 流聚集研究现状 |
| 1.4 研究目标和研究成果 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容与成果 |
| 1.5 本文章节安排 |
| 第二章 问题描述和预备知识 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.1.1 QRR角度下的流量分类 |
| 2.2 特征选择算法 |
| 2.2.1 过滤式特征选择算法 |
| 2.2.2 包裹式特征选择算法 |
| 2.2.3 嵌入式特征选择算法 |
| 2.3 粗糙集k-means算法 |
| 2.4 卷积神经网络 |
| 2.5 典型的QoS模型与框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 特征选择和数据清洗联合算法 |
| 3.1 问题阐述 |
| 3.2 方法框架 |
| 3.3 特征选择和数据清洗联合算法 |
| 3.3.1 算法 |
| 3.3.2 参数优化 |
| 3.3.3 复杂度分析 |
| 3.4 网络子流 |
| 3.5 实验仿真及结果分析 |
| 3.5.1 评价指标 |
| 3.5.2 对比方法以及参数设置 |
| 3.5.3 UCI数据集 |
| 3.5.4 实验设置 |
| 3.5.5 结果及分析 |
| 3.5.6 准确率对比 |
| 3.5.7 特征稳定度 |
| 3.5.8 公共数据集的对比 |
| 3.5.9 统计性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 不平衡环境下的视频流量分类 |
| 4.1 问题阐述 |
| 4.2 框架概述 |
| 4.3 特征离散化 |
| 4.4 链式分级结构 |
| 4.4.1 分级结构技术 |
| 4.4.2 分类器排序策略 |
| 4.4.3 模型训练 |
| 4.4.4 复杂度分析 |
| 4.5 实验仿真及结果分析 |
| 4.5.1 数据离散 |
| 4.5.2 评价指标 |
| 4.5.3 对比方法 |
| 4.5.4 结果分析 |
| 4.5.5 统计性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 多媒体流量在线分类 |
| 5.1 问题阐述 |
| 5.2 数据集以及流量特征 |
| 5.2.1 数据集 |
| 5.2.2 特征分析 |
| 5.3 在线流量分类方法 |
| 5.3.1 窗口滑动技术 |
| 5.3.2 基于概率密度函数的特征 |
| 5.3.3 流量特征构建 |
| 5.3.4 卷积神经网络的系统设计 |
| 5.3.5 增量学习 |
| 5.4 实验仿真及结果分析 |
| 5.4.1 最佳的滑动窗口的大小选择 |
| 5.4.2 切片位置对于准确率的影响 |
| 5.4.3 增量学习性能对比 |
| 5.4.4 与现有在线分类系统对比 |
| 5.4.5 时间性能对比 |
| 5.5 本文不同方法的关联和性能比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于粗糙k均值的QoS相关的弹性流聚集 |
| 6.1 问题阐述 |
| 6.2 框架概述 |
| 6.3 基于粗糙集的网络流量聚类算法 |
| 6.3.1 QoS相关属性 |
| 6.3.2 聚类中心初始化 |
| 6.3.3 网络流量的隶属度 |
| 6.3.4 ERKM算法 |
| 6.3.5 聚合模块 |
| 6.4 实验平台及数据集 |
| 6.4.1 实验环境 |
| 6.4.2 对比方法 |
| 6.4.3 评价标准 |
| 6.5 实验仿真及结果分析 |
| 6.5.1 聚类实验 |
| 6.5.2 低负载情况下 |
| 6.5.3 高负载情况下 |
| 6.5.4 动态负载情况下 |
| 6.5.5 自相似流量下 |
| 6.5.6 流聚集QoS类分配分析 |
| 6.5.7 各个QoS类别的性能 |
| 6.5.8 参数th对于ERKM算法影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（6）试论校园网安全防御体系的构建（论文提纲范文）
| 一、通信网络安全保护的内涵解析 |
| (一)网络架构的优化设计 |
| (二)通信传输的安全保障 |
| (三)可信验证系统 |
| 二、区域边界安全防护的设计 |
| (一)区域边界总防护策略 |
| (二)各区域的边界防控 |
| 三、计算环境安全防护的设计 |
| (一)主机安全 |
| (二)数据安全 |
| (三)应用安全 |
| 四、安全管理中心的设计 |
| (一)统一身份认证 |
| (二)终端统一管理 |
| (三)安全运行维护 |
| (四)统一网络监控 |
| (五)综合日志审计 |
| (六)安全态势感知 |
| 五、结语 |
（7）对视频专用网络安全的研究与分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 视频专网的概念及网络架构 |
| 2.1 纵向边界区 |
| 2.2 横向边界区 |
| 2.3 系统应用区 |
| 2.4 前端接入区 |
| 3 视频专网的安全隐患 |
| 3.1 专网涉边界安全 |
| 3.1.1 网络违规互联 |
| 3.1.2 边界访问、会话控制安全 |
| 3.2 系统应用软件与基础设备安全 |
| 3.3 数据传输、存储、运用安全 |
| 3.4 专网前端安全 |
| 3.4.1 前端设备接入识别和管理 |
| 3.4.2 前端设备采集信息有效性 |
| 3.5 专网监管和运维 |
| 4 面向专网的安全防御技术 |
| 4.1 边界安全防护 |
| 4.1.1 边界交互平台和资源接入链路 |
| 4.1.2 网络边界监测与上下级互联 |
| 4.1.3 访问控制 |
| 4.2 系统应用安全 |
| 4.2.1 网络嗅探 |
| 4.2.2 漏洞扫描 |
| 4.2.3 网络异常入侵检测 |
| 4.3 前端设备准入识别 |
| 4.4 数据安全 |
| 4.5 系统与资产管理审计 |
| 5 未来研究与展望 |
| 5.1 加强设备及应用系统防护 |
| 5.2 加强视频专网安全管理 |
| 6 结束语 |
（8）S高校智慧校园建设项目风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容、思路与方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 第2章 理论基础及文献综述 |
| 2.1 项目风险管理理论 |
| 2.1.1 项目风险识别 |
| 2.1.2 项目风险评估 |
| 2.1.3 项目风险应对 |
| 2.2 国内外研究现状 |
| 2.2.1 项目风险管理研究现状 |
| 2.2.2 智慧校园建设现状 |
| 2.3 文献评述 |
| 第3章 S高校智慧校园建设项目概况 |
| 3.1 信息化建设现状及存在的问题 |
| 3.1.1 信息化建设现状 |
| 3.1.2 存在的问题 |
| 3.2 智慧校园项目建设背景、必要性、可行性及建设原则与目标 |
| 3.2.1 建设背景 |
| 3.2.2 建设的必要性 |
| 3.2.3 建设的可行性 |
| 3.2.4 建设原则与目标 |
| 3.3 智慧校园项目建设内容 |
| 3.3.1 顶层设计与愿景 |
| 3.3.2 网络基础设施升级建设方案 |
| 3.3.3 信息基础设施升级建设方案 |
| 3.3.4 网络与信息安全系统建设方案 |
| 3.3.5 智慧化系统建设规划方案 |
| 第4章 S高校智慧校园建设项目风险识别 |
| 4.1 风险识别方法 |
| 4.1.1 常用的风险识别方法 |
| 4.1.2 S高校智慧校园建设项目采用的风险识别方法 |
| 4.2 S高校智慧校园建设项目规划阶段风险识别 |
| 4.2.1 规划风险 |
| 4.2.2 组织风险 |
| 4.2.3 招投标风险 |
| 4.2.4 资金风险 |
| 4.3 S高校智慧校园建设项目实施阶段风险识别 |
| 4.3.1 技术风险 |
| 4.3.2 集成风险 |
| 4.3.3 进度风险 |
| 4.3.4 外包风险 |
| 4.3.5 质量风险 |
| 4.3.6 人力资源风险 |
| 4.4 S高校智慧校园建设项目运维阶段风险识别 |
| 4.4.1 安全风险 |
| 4.4.2 运营风险 |
| 4.4.3 保障风险 |
| 第5章 S高校智慧校园建设项目风险评估 |
| 5.1 风险评估方法 |
| 5.1.1 层次分析法 |
| 5.1.2 层次分析法的步骤 |
| 5.2 应用层次分析法对S高校智慧校园建设项目进行风险评估 |
| 5.2.1 建立项目风险评估层次结构模型 |
| 5.2.2 问卷调查 |
| 5.3 项目风险评估数据分析 |
| 5.3.1 准则层权重计算 |
| 5.3.2 方案层权重计算 |
| 5.3.3 项目综合权重计算 |
| 5.4 S高校智慧校园建设项目风险评估结果 |
| 第6章 S高校智慧校园建设项目风险应对 |
| 6.1 高等级风险应对措施 |
| 6.1.1 质量风险应对 |
| 6.1.2 进度风险应对 |
| 6.1.3 组织风险应对 |
| 6.2 中等级风险应对措施 |
| 6.2.1 运营风险应对 |
| 6.2.2 人力资源风险应对 |
| 6.2.3 保障风险应对 |
| 6.2.4 技术风险应对 |
| 6.2.5 安全风险应对 |
| 6.2.6 资金风险应对 |
| 6.2.7 外包风险应对 |
| 6.3 低等级风险应对措施 |
| 6.3.1 集成风险应对 |
| 6.3.2 规划风险应对 |
| 6.3.3 招投标风险应对 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 论文不足与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）教育部关于发布《高等学校数字校园建设规范（试行）》的通知（论文提纲范文）
| 前言 |
| 引言 |
| 1. 范围 |
| 2. 规范性引用文件 |
| 3. 总体要求 |
| 3.1 建设目标 |
| 3.2 建设原则 |
| 3.3 建设流程 |
| 4. 主要组成 |
| 5. 基础设施 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 校园网络 |
| 5.2.1 概述 |
| 5.2.2 校园网出口 |
| 5.2.3 校园主干网 |
| 5.2.4 有线接入网 |
| 5.2.5 无线接入网 |
| 5.2.6 校园物联网（可选） |
| 5.2.7 校园5G网（可选） |
| 5.3 数据中心 |
| 5.3.1 概述 |
| 5.3.2 机房 |
| 5.3.3 网络系统 |
| 5.3.4 计算与存储系统 |
| 5.3.5 基础软件系统 |
| 5.3.6 备份容灾系统 |
| 5.3.7 云计算平台（可选） |
| 5.3.8 大数据平台（可选） |
| 5.3.9 人工智能平台及工具（可选） |
| 5.4 校园卡系统 |
| 5.5 信息化教学环境 |
| 5.6 信息化育人环境 |
| 6. 信息资源 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基础数据 |
| 6.3 业务数据 |
| 6.4 数字化教学资源 |
| 6.4.1 概述 |
| 6.4.2 在线课程 |
| 6.4.3 数字化教材 |
| 6.4.4 实验实践资源 |
| 6.4.5 学术报告类资源 |
| 6.5 数字化科研资源 |
| 6.5.1 概述 |
| 6.5.2 电子数据库资源 |
| 6.5.3 科学数据资源 |
| 6.5.4 应用软件资源 |
| 6.5.5 机构知识库（可选） |
| 6.6 数字化文化资源 |
| 6.7 信息资源管理服务 |
| 7. 信息素养 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 信息素养组成要素 |
| 7.2.1 信息意识 |
| 7.2.2 信息知识 |
| 7.2.3 信息应用能力 |
| 7.2.4 信息伦理与安全 |
| 7.3 信息素养培养方式 |
| 7.3.1 总体要求 |
| 7.3.2 教师信息素养培训 |
| 7.3.3 学生信息素养教育 |
| 8. 应用服务 |
| 8.1 概述 |
| 8.2 基础应用服务 |
| 8.3 业务应用 |
| 8.3.1 概述 |
| 8.3.2 教学科研 |
| 8.3.3 管理服务 |
| 8.3.4 校园运行 |
| 8.4 人机交互界面 |
| 8.5 决策支持 |
| 9. 网络安全 |
| 9.1 概述 |
| 9.2 基础设施安全 |
| 9.2.1 概述 |
| 9.2.2 基础设施物理环境安全 |
| 9.2.3 有线网络安全 |
| 9.2.4 无线网络安全 |
| 9.2.5 物联网设施安全 |
| 9.2.6 校园私有云平台安全 |
| 9.3 信息系统安全 |
| 9.3.1 概述 |
| 9.3.2 主机安全 |
| 9.3.3 系统及应用安全 |
| 9.4 信息终端安全 |
| 9.5 数据安全 |
| 9.6 内容安全 |
| 9.7 安全管理 |
| 9.7.1 总体要求 |
| 9.7.2 网络安全风险洞察机制 |
| 9.7.3 网络安全风险防控机制 |
| 9.7.4 网络安全风险治理机制 |
| 1 0. 保障体系 |
| 1 0.1 概述 |
| 1 0.2 组织机构 |
| 1 0.3 人员队伍 |
| 1 0.4 规章制度 |
| 1 0.5 标准规范 |
| 1 0.6 经费保障 |
| 1 0.7 运维服务 |
| 1 0.8 评价体系 |
（10）基于零信任SDP的高校网络安全防护的研究（论文提纲范文）
| 1 高校网络安全防御分析 |
| 1.1 外部网络攻击行为愈演愈烈 |
| 1.2 校园内外网安全访问体系不健全 |
| 1.3 应用服务器的安全防护不到位 |
| 2 零信任安全 |
| 3 高校基于零信任SDP的构建设计 |
| 3.1 软件定义边界SDP |
| 3.2 一种基于高校零信任SDP安全的架构设计 |
| 3.3 SDP架构的挑战 |
| 4 结语 |
四、构建基于安全策略的校园网边界路由系统（论文参考文献）
- [1]智慧校园环境下的网络安全问题探析与对策研究[J]. 王志刚,王辰阳,李恒武,郭辉. 网络安全技术与应用, 2021(12)
- [2]5G智慧校园业务场景中MEC分流方案研究[J]. 李伶,王华. 电信科学, 2022(01)
- [3]网络流QoS相关特征选择和分类方法研究[D]. 吴争. 南京邮电大学, 2021
- [4]基于等级保护的校园数据中心安全防护体系的设计[J]. 彭海云. 电子技术与软件工程, 2021(21)
- [5]基于深度学习的校园网络安全态势要素提取与评估方法研究[D]. 曹鲁喆. 中国人民公安大学, 2021
- [6]试论校园网安全防御体系的构建[J]. 杜骏震,常松丽. 山西广播电视大学学报, 2021(02)
- [7]对视频专用网络安全的研究与分析[J]. 赵萍,李欣. 网络空间安全, 2021(Z3)
- [8]S高校智慧校园建设项目风险管理研究[D]. 李静. 山东大学, 2021(12)
- [9]教育部关于发布《高等学校数字校园建设规范（试行）》的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2021(05)
- [10]基于零信任SDP的高校网络安全防护的研究[J]. 仇静,李娜. 电子技术与软件工程, 2021(09)