一、融合入侵检测模块的分布式防火墙系统模型（论文文献综述）
李波[1]（2021）在《基于机器学习的入侵检测防火墙设计与实现》文中认为互联网的发展带来了很多便利,人们在享受这些的便利的同时,也在经受着愈发激烈和复杂的网络异常攻击的威胁。传统基于签名的防火墙,采用规则匹配进行入侵检测,对未知威胁和零日漏洞的检测能力不足,单机系统对海量流量和日志的入侵检测也面临处理时间、业务响应和存储空间等方面的瓶颈。因此,本文设计了一种基于机器学习的入侵检测防火墙,部署在Spark平台上进行实现。本文的主要工作如下:（1）针对单个特征选择方法结果局限的问题,设计了一种权重集成特征选择（Weight Ensemble feature selection,WEFS）方法,利用集成学习算法思想,聚合多个特征选择算法,同时给予各个特征选择算法不同的权重进行融合,最终获得选择的特征子集。WEFS有利于进一步提高集成特征选择方法的泛化性能,选择出数据集中最重要的特征,有效的提升入侵检测防火墙的效率和性能。（2）通过对机器学习算法深度自编码高斯混合模型（Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model,DAGMM）的原理和优缺点进行分析,针对DAGMM的缺点提出了改进和优化,针对联合变量直接拼接带来的问题对联合变量进行特征加权正则化操作,针对网络结构容易出现梯度消失和降维维度过小的问题,对网络结构进行了调整。通过实验确定了最佳降维向量维度值,获得了改进的深度自编码高斯混合模型（Improved Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model,IDAGMM）算法,与原DAGMM算法相比提升了检测性能和准确率。（3）设计一套基于机器学习的入侵检测防火墙,并部署在Spark平台上进行实现。将WEFS结合改进的IDAGMM算法融合为权重集成特征选择深度自编码高斯混合模型（Weight Ensemble feature selection-Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model,WEFS-DAGMM）算法作为机器学习入侵检测算法对异常入侵进行检测,增强网络的安全性。本文设计实现的基于WEFS-DAGMM的入侵检测防火墙,通过改进特征选择方法和机器学习算法,并将机器学习算法部署在Spark集群上进行入侵检测。经过实验和系统测试后,证实其具有可用性和准确性并可以有效提升入侵检测的性能。
李凌书[2]（2021）在《拟态SaaS云安全架构及关键技术研究》文中进行了进一步梳理云计算将计算、存储等能力从用户终端转移到云服务商的“云端”,大幅减少了用户部署和管理应用的成本。软件即服务（Software as a Service,Saa S）云作为当前较为成熟的云计算交付模式,具有多租户、透明访问、按需弹性使用、组合服务等特点,同时用户对资源、数据、程序的控制权也转移到了云端。Saa S云在遭受部分传统网络安全威胁和IT系统安全威胁的同时,其多租户共存、功能虚拟化、物理边界消失、内部通信机制暴露等特点,使得Saa S云也面临诸多新型安全挑战。现有Saa S云安全研究主要集中于传统外挂式安全技术向云上迁移,或是研究云上的动态性机制设计。网络空间拟态防御（Cyber Mimic Defense,CMD）综合利用动态、异构、冗余机制,基于拟态构造、拟态策略产生结构性内生安全增益,实现对拟态界内服务功能的安全防护,近年来受到业界的广泛关注。但如何将拟态安全防御思想应用于Saa S云场景的研究方兴未艾,存在诸多难题亟待解决。本文主要关注以下两个关键问题:1)如何建立具有内生安全效用的Saa S云架构,提升云基础设施及Saa S云服务安全性能;2)如何在保证Saa S服务正常运行的前提下,减少因引入安全防御框架、部署拟态伪装等技术对Saa S服务性能的影响。针对上述问题,本课题分别针对Saa S云内生安全架构、拟态Saa S服务部署及拟态伪装技术展开研究。首先,基于动态异构冗余（Dynamic Heterogeneous Redundancy,DHR）架构,提出一种基于Kubernetes的拟态化Saa S云内生安全架构。面向可实现性、实现代价以及安全增益对Saa S云系统进行拟态化改造,并基于容器云组合服务的特点设计了三种核心安全机制。然后,在多云融合的场景下,在Saa S服务部署阶段进一步提高拟态系统的异构性,并通过合理选择物理资源以降低业务端到端时延,提出一种基于多云融合的拟态Saa S服务部署方法。最后,针对拟态异构云资源池中的网络嗅探和同驻攻击,综合考虑使用动态迁移、蜜罐部署、指纹修改等方法,分别提出一种基于信号博弈的容器迁移与蜜罐部署方法和一种基于指纹匿名的多容器协同拟态伪装方法。本课题的主要研究内容如下:1.针对Saa S云服务攻击面增大、安全管控困难的问题,提出一种拟态化Saa S云内生安全系统架构Mimicloud。首先,基于Saa S云组合服务模式进行二次开发,构建基于DHR模型的拟态化系统架构,利用云计算技术降低拟态技术的实现代价,实现对原有系统的良好兼容与过渡。其次,Mimicloud引入了动态重构、多维重构和交叉校验等安全机制,以消除攻击者获得的攻击知识,防止多个容器因同构漏洞而被攻破,提高Saa S服务的容侵能力。最后,基于排队理论动态分析Mimicloud的服务状态,进而调整拟态轮换策略和服务冗余度,实现安全与性能的折中。基于原型系统的实验测试表明,相较于普通Saa S云系统,Mimicloud可在增加28%的服务延迟成本条件下有效增强Saa S云服务的安全性。2.针对云中同构同源漏洞的威胁和云服务提供商不可信的问题,提出一种基于多云融合的拟态Saa S服务部署方法PJM。首先,在研究内容1的基础上进一步通过多云部署和碎片化执行提高拟态Saa S系统的异构性,利用云中的异构池化资源配置和动态调用分配机制,使得攻击者难以掌握跨平台拟态服务的变化规律并找出可利用的脆弱性条件。其次,将Saa S业务的部署过程建模为一个虚拟网络映射问题,提出容器同驻惩罚机制和多云部署奖励机制,通过优选合理的异构云基础设施来减少攻击者逃逸的可能性。最后,为减少拟态机制和数据跨云传输对系统性能的影响,提出一种基于近端策略优化的拟态化虚拟网络功能映射算法PJM。实验结果表明,多云部署的拟态Saa S服务可使攻击成功率下降约80%,所提算法PJM通过优化映射策略,较对比算法可降低约12.2%的业务端到端服务时延。3.针对Saa S云服务容易遭受容器逃逸、侧信道等同驻攻击的问题,提出一种基于动态迁移和虚假信号的容器拟态伪装方法CDMFS。首先,通过环境感知和自身形态的迭代伪装来造成攻击者的认识困境,提出一种基于网络欺骗的容器拟态伪装方法,提高云系统的“测不准效应”。其次,综合利用移动目标防御、蜜罐等技术进行防御场景重构,降低攻击可达性,并诱使攻击者入侵蜜罐容器,进而暴露出更多的攻击意图和手段。最后,建立信号博弈模型对攻防双方的行为及收益进行均衡分析,为选择最优的拟态伪装类型和防御时机提供参考。实验结果表明,所提策略能够降低同驻攻击达成的概率,较对比算法获得约19%的防御收益提升。4.针对攻击者通过多维指纹信息交叉验证来锁定攻击目标的问题,提出一种基于指纹匿名的多容器协同拟态伪装方法CFDAA。首先,在研究内容3的基础上进一步提高Saa S云服务拟态伪装的欺骗性,通过修改云资源池中容器的指纹满足匿名化标准,制造虚假的云资源视图,提高攻击者网络侦查与嗅探的难度;其次,通过建立容器指纹数据集的语义分类树,对容器指纹修改开销进行量化评估;最后,为实时在线处理快速大量实例化的容器,提出一种基于数据流匿名的动态指纹欺骗算法,通过时延控制和簇分割对容器指纹修改策略和发布时限进行设计。实验结果表明,所提方法能够在额外时间开销可控的情况下,显着提高攻击者定位目标云资源所需的攻击开销。
姬广恒[3]（2021）在《基于Bert模型的Web应用防火墙系统设计与实现》文中指出随着互联网技术的飞速发展,互联网服务逐渐由传统客户机/服务器（C/S）架构转向浏览器/服务器（B/S）架构,Web应用服务数量呈现指数级增长,相应的Web应用安全漏洞也暴露出来,网络安全事件频发,给Web应用服务开发者带来了巨大的经济损失,同时也产生了Web应用服务使用者的隐私泄露问题。作为Web应用服务的防御机制,Web应用防火墙的发展被提上日程,各大厂商联合各高校实验室积极研究高效的攻击检测算法,以此保护Web应用服务。同时,目前市场上的Web应用防火墙大部分没有提供一个可视化的攻击数据展示功能,不能给Web应用开发者一个直观的效果展示。本文将Web攻击识别问题转化为文本分类问题,攻击检测基于Bert模型,在其基础上结合Web应用攻击检测现状进行微调,结合其他开源防火墙组件,进一步降低了Web应用防火墙的漏报率和误报率。本文采用B/S架构设计,使用调优的Bert模型完成攻击检测,结合Mod Security为用户提供多种检测方案,使用Spark Streaming结合Flume完成攻击检测数据实时流计算,最终设计了一个具有应用接入、攻击检测、攻击数据展示等多个功能模块的Web应用防火墙系统。基于概要设计和微调的Bert模型,详细设计实现包括用户管理、攻击检测、应用管理和数据分析四大功能。本系统经过测试,对Web攻击请求有较高的识别率,且能够处理大量的防火墙日志,提供攻击数据可视化功能,系统整体运行流畅,稳定性较高,可用性较强。本文创新点主要有以下三个方面:一、攻击检测模块算法设计与优化。本文将攻击检测问题转化为了文本分类问题,选取近年来应用广泛、精度较高的Bert模型作为基准模型,将Web请求中出现的高频词汇加入词库,使用Bert中文模型作为预训练模型,针对现有攻击检测数据集较小的现状进行微调,根据训练效果及时调整学习率,在多轮训练没有提升分类效果时提前终止训练任务,使用均值最大池化和权重衰减方案防止模型过大而数据集过小产生的过拟合问题。二、Web应用防火墙微服务化。本文设计实现的Web应用防火墙系统采用微服务的实现,将Web应用防火墙作为服务提供给开发者,开发者可以根据自己的需要单独对应用进行接入和配置,一定程度上解决了现有Web应用防火墙部署复杂和配置修改对系统整体影响较大的痛点,适合需求较多且迭代较快的团队使用。三、Web应用防火墙数据可视化。本文使用Spark Streaming结合Flume完成攻击检测数据实时流计算,将Web防火墙的防御情况实时计算后通过图表方式展示给开发者,保证开发者可以及时对应用的安全情况进行了解,一定程度上解决了传统Web用用防火墙的效果数据黑盒问题,数据计算较为及时,图表数据清晰,满足了开发者的实际需要。本文设计的Web应用防火墙系统在攻击检测方面使用了Bert模型并对其进行效果调优,降低了Web攻击的漏报率和误报率,在实用性方面提供了服务式的应用管理和数据分析等功能。在实际应用中,本系统支持选择不同的安全策略,满足用户的个性化需要。该系统很大程度上解决了Web应用防火墙精度不足、部署和配置复杂、防御结果分析不足的问题,具有较高的应用价值。
琚安康[4]（2020）在《基于多源异构数据的定向网络攻击检测关键技术研究》文中研究指明以APT为代表的定向网络攻击具有攻击手段复杂、潜伏期长、危害性高的特点,已成为影响网络安全的最大威胁,从多源异构、存在噪声的网络空间数据中辨识出定向网络攻击行为、意图和趋势,是网络空间安全态势感知的重要研究内容,对于网络空间安全具有重要意义。本文针对多源异构网络安全数据体量巨大、格式异构、语义多样等特点,研究了面向关联分析的定向网络攻击检测方法,分析归纳目前存在的主要问题,设计基于多源异构数据的定向网络攻击检测框架,相应地提出了一整套数据关联方法,可有效支持网络安全态势感知与分析决策。具体来说,本文成果包括以下几个方面:1、针对面向关联分析的定向网络攻击检测缺乏标准框架的问题,设计了基于多源异构数据的定向网络攻击检测框架,通过分析定向网络攻击及其检测过程,给出定向网络攻击的形式化定义,在此基础上构建基于多源异构数据的定向网络攻击检测分层框架,设计了相应的数据分类模型与关联分析方法,解决了目前研究中缺乏统一规范描述框架的问题。2、针对异常检测模型缺少高质量标注数据集的现实问题,研究少标注样本环境下的流数据异常检测方法,提出了基于孤立森林和PAL的自适应异常检测算法。在基于集成学习思想的孤立森林算法基础上,通过融入主动学习策略,采用人在回路的混合增强机制弥补机器学习算法的不足,根据反馈结果迭代更新检测模型,有效避免由于机器学习算法本身局限性带来的决策失准,减少误报率并提高检测效率,实现快速高效的攻击异常点发现。3、针对攻击活动带来告警数据冗余且缺少关联的问题,为精简告警信息,更好把握和分析攻击者的动机,提出了基于动态贝叶斯告警关联图的定向网络攻击场景关联方法。通过分析安全告警事件概率转移的不确定性,构建基于动态贝叶期的告警关联图模型,在告警事件之间建立关联约束,分析不同告警之间的关联关系,结合条件概率矩阵度量告警之间转移的不确定性和关联性,采用概率推理方法对隐含边和告警节点进行补充,并基于蚁群优化算法对模型权重及时更新和修正模型误差,实现对攻击路径的准确刻画。4、针对现有攻击分析效率低下、人工分析认知误差带来准确性完备性不足的问题,提出了基于知识图谱表示学习的攻击知识关联方法。将安全知识自动化融入溯源分析过程,通过推荐攻击知识实现对攻击模式的有效关联,将繁重的人工记忆和查询转化为半自动的知识推荐任务,分别从结构化特征的本体建模和非结构描述数据的知识表示出发,提出基于嵌入向量表示的攻击知识关联算法,建立安全告警与安全知识之间的关联关系,对于安全告警数据给出相应的知识推荐结果,为分析人员提供相应的知识推荐。5、针对现有研究中缺乏对告警事件与攻击上下文关联关系动态刻画的问题,提出了基于级联攻击链模型的定向网络攻击场景重构方法。通过对网络威胁过程建模方法进行扩展,提出了一种递归式级联攻击链模型,并在此模型基础上提出一种双向分析方法,将攻击事件显式映射到攻击链的不同阶段,并通过反向推理补充攻击链中缺失的攻击事件,解决定向网络攻击场景关联重构的问题。本文研究成果有助于安全分析人员及时掌握网络安全状况,并对未来可能出现的定向网络攻击提前做出防护,为缩短攻击发现时间、实施主动防御提供相关理论支撑与方法保障。
刘森,张书维,侯玉洁[5]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中认为根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
刘奕[6]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中认为随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
潘宇涛[7]（2020）在《医疗行业的全流量安全分析系统》文中提出随着数字信息化技术在医疗行业的应用越来越广,大量医疗系统设备与外界网络连接起来,让医疗机构的网络安全漏洞暴露在外,吸引了网络黑客的目光。为了促进互联网医疗的健康发展,保障医疗网络的安全稳定,对医疗机构的网络流量进行安全分析显得尤为重要。医疗机构具有包含大量医疗通信报文的高带宽网络环境,如何在不影响医疗业务的同时,高效完成医疗网络数据流量采集,是一个热点问题。医疗机构拥有大量关键医疗设备,检测关键医疗系统设备的网络通信数据,也是流量安全分析的重点。目前大部分流量安全分析系统都是基于通用场景实现,本文主要针对医疗网络环境,检测与医疗系统设备相关的网络通信数据,分析网络安全问题,并搭建系统可视化管理平台。主要研究工作如下:1.设计高带宽医疗网络环境下的全流量捕获机制。通过分析传统数据包捕获技术的不足,以数据平面开发套件DPDK（Data Plane Development Kit）为基础,利用网卡多队列技术和多核多线程技术对DPDK进行优化,实现在万兆网络环境下数据包捕获率达到99.9%以上。2.提出一种基于医疗网络流量的安全检测模型。利用DPDK与Hyperscan搭建DPI（Deep Packet Inspection）深度报文检测引擎,完成流量协议识别。通过分析常见医疗网络攻击的流量特征,并构建基于医疗通信协议的黑白名单库,完成流量安全分析检测。3.设计基于机器学习Stacking算法的两层入侵检测模型。选择随机森林、AdaBoost、XGBoost以及逻辑回归算法作为入侵检测模型的学习器,构建两层的入侵检测模型。通过优化算法模型,得到优于单模性算法的预测正确率。4.搭建流量安全分析的可视化管理网站。利用Web开发技术设计服务器后台和浏览器前端页面,后台整理检测模型的分析结果并发送到前端,前端将流量趋势、设备详情等信息以图表等可视化形式展现,更直观、清晰地分析网络流量。
张守俊[8]（2018）在《C企业网络安全分析与改进研究》文中认为随着计算机网络技术的发展,巨大的变化在整个社会发生了。企业的日常工作也发生了变化,企业对计算机网络技术越来越依赖。给社会和企业带来便利的同时,计算机网络技术也带来了新的风险和挑战。本文将C企业网络安全体系作为研究的对象,通过对C企业目前网络安全状况以及将来可能面临的风险进行分析,从安全区域划分、网络边界防御、服务器保护、威胁管理、漏洞扫描、桌面安全管理、安全审计、安全管理平台等几方面着手展开研究,分析了C企业在这些方面的不足,以及容易产生的安全问题,并提出了解决这些问题的方法。首先,本文研究了企业信息安全的相关理论知识,并分析了一般在企业网络中容易存在的安全隐患。然后,在信息安全理论的指导下,结合企业网络安全的整体发展趋势,通过对C企业的网络拓扑结构和网络安全风险状况进行评估和分析,找出了C企业网络在目前存在的安全问题。接下来,结合C企业网络特殊的安全需求,在尽量减小成本支出的情况下,提出了针对C企业的网络安全解决方案,在遵照网络安全通用设计原则的情况下,大量运用当前先进的网络安全技术和知识,如DMZ（Demilitarized Zone非军事区）、UTM（Unified Threat Management安全网关）、IPS（Intrusion Prevention System入侵防御系统）、IDS（Intrusion Detection Systems入侵检测系统）、漏洞扫描系统、安全审计系统、SOC（Security Operations Center信息安全管理平台）等,并制定了科学、动态协调的C企业网络安全改进方案。该方案在C企业的网络应用实际中,收到了比较明显的效果,并对目前中小企业的网络安全建设有一定指导作用。网络安全体系的建设是一个长期的、动态变化的过程,随着时代的发展,科技的进步,新的病毒和入侵技术会不断出现,任何一个企业的网络安全体系都不可能一劳永逸的解决所有的安全问题。但是,相对应的,信息系统安全理论和技术也会不断深化和改进,从而发展出更利于解决网络安全问题的可行性方案。
杨军[9]（2019）在《基于分区防护的现场控制系统信息安全动态防护研究》文中认为工业现场控制系统是石油、化工、电力、冶金等国家工业关键基础设施的核心。系统一旦遭受网络攻击,轻则引起产品的减产降质,重则造成重特大安全事故,引起人员伤亡、环境灾难,危及公共生活及国家安全,因此保障系统的安全稳定运行具有重大意义。随着工业化和信息化的深度融合,以及工业互联网和中国制造2025的强力推进,系统的开放性不断增强,使得工业现场控制系统面临的信息安全威胁愈发严峻。本文针对工业现场控制系统的信息安全防护问题,从系统的功能结构特点与运行机理出发,分析系统的脆弱性以及面临的潜在信息安全威胁,提出工业现场控制系统信息安全分区防护框架,并围绕“检测—响应”的动态防护思想,分别从工业现场控制系统区域内和区域间的信息安全防护两个方面展开深入研究,及时发现系统的入侵攻击行为,缓解攻击对系统造成的影响,以保障工业现场控制系统的安全稳定运行。针对工业现场控制系统区域内的入侵检测问题,本文提出一种基于分区建模的异常入侵检测方法。该方法在深入分析工业现场控制系统各变量之间的因果关联关系基础上,从定性的角度探讨系统关键状态的多区域能观测性,以此设计一种自动分区算法,将工业现场控制系统划分成多个区域;基于上述定性观测结论,在各区域利用BP神经网络建立系统关键状态的定量观测模型,以解决采用传统数学建模方法面临的系统参数不精确以及模型存在非线性特性等问题;最后以“曲线相似度”和“误差”作为异常评判指标,并建立不同区域对系统同一关键状态观测的异常判别基线,实现对系统异常状态的检测以及异常区域的推理。针对工业现场控制系统区域内的入侵响应问题,本文提出一种基于区域重构的执行器攻击响应方法。该方法首先从控制机理出发,分析系统的能控性属性,以此调整执行器的区域部署位置,确保任一区域中所有执行器失效后系统仍然满足能控性条件;然后分析传感器攻击和执行器攻击对工业现场控制系统的影响机制,利用不同区域中物理过程变量间的耦合关系,基于卡尔曼滤波器设计一种执行器攻击的辨识方法;在此基础上,重构正常区域中执行器的控制任务,并优化系统的控制策略,在维持工业现场控制系统稳定的前提下,实现对系统期望目标的跟踪恢复,从而缓解执行器攻击对系统的影响。同时,考虑到攻击通常具有时变、随机、非线性等特性,攻击模型无法精确获得,因此本文先采用隔离措施屏蔽所有被攻击的执行器,再利用重构技术重构剩余执行器的功能实现对系统的稳定控制,从而解决传统安全控制方法对攻击模型的依赖性问题。针对工业现场控制系统区域间的信息安全防护问题,本文提出一种基于软件定义安全的动态防护方法。由于面向工业现场控制系统的攻击行为及其影响不仅可以通过区域间的通信链路进行传播,还可以利用物理过程变量间的耦合关系在现场系统区域间进行扩散,本文首先提出了一种覆盖工业现场控制系统网络通信和物理过程分析的混合异常入侵检测方法,以提高检测的全面性;然后根据检测到的异常情况,制定一种多层级安全响应策略,以缓解攻击对系统造成的影响。在网络通信方面,基于已检测到的异常报文,动态调整通信链路,实时隔离异常的设备或区域,防止网络攻击在系统区域间传播;在物理过程方面,基于已检测到的异常状态,从全局视角制定缓解攻击影响的安全响应策略,阻止异常状态在系统区域间扩散。同时,为了避免修改系统原始的网络硬件架构以及重新设计各个控制区域内部的控制算法,本文采用在区域间部署软件定义安全的方法来解决这一问题,该方法亦提高了信息安全防护的灵活性以及技术的自定义重构能力。最后对全文内容进行总结,介绍了本文的主要创新点,并对后续的研究工作进行了展望。
李婧娇[10]（2019）在《电力信息—物理融合系统网络安全分析方法研究》文中指出随着智能电网的建设及其相关技术的不断完善,电力系统中组成元素的数量越来越多,系统构成越来越多样化,电网的结构也越来越复杂。同时,在信息与通信技术飞速发展的时代背景下,电力系统将逐渐发展成为信息网与物理网相互融合、相互依存的复杂系统。而在政治、军事、经济等利益驱使下,电力系统作为国家建设和人民生活中的重要关键基础设施也将面临着越来越多的网络安全威胁。考虑到电力系统覆盖范围的跨区域性以及其运行状态的不可间断性,故本文采用建模仿真的方式来研究电力信息-物理融合系统（cyber-physical system,CPS）在网络攻击背景下的网络安全风险（cybersecurity risk）。CPS包括了离散性的信息系统和连续性的物理系统,信息侧与物理侧具有本质上的不同,但是在功能层面上信息系统与物理系统又相互依赖、相互影响。基于以上背景,本文首先建立了电力CPS中的重要组成部分——变电站自动化系统（substation automation system,SAS）逻辑结构的超改进超图模型,并基于该模型结合逻辑节点失效后对信息系统连通性、功能完整性以及物理系统供电能力等影响,对SAS逻辑结构中的关键要素进行了有效辨识。然后,本文介绍和分析了与电力CPS相关的网络攻击（cyber-attack）和防御技术、方法及原理,并分别从攻/防视角建立了网络攻击成功的概率模型,基于马尔可夫决策过程（Markov decision process,MDP）建模求解了攻/防双方的最优行动策略。最后,建立了电力CPS网络安全风险的评估框架。该框架在微观层面上包含了网络攻击事件造成的影响在信息域的传播机制,在宏观层面上量化了影响从信息域传播到物理域后物理系统状态的波动情况,同时还考虑了攻/防双方的对抗能力和攻击事件的形成过程。此评估方法可以在技术层面上支撑运营方制定防御决策和建立安全机制。具体完成了以下工作:（1）研究了基于改进超图的SAS逻辑结构建模方法首先给出了电力CPS的一般定义,并从多个角度分析了电力CPS的组成结构。在对电力CPS进行了充分的结构分析的基础之上,选择其中重要的组成部分——SAS,进行了深入的SAS的逻辑结构分析。然后,介绍了超网络理论常用方法并对理论发展较为完备的超图进行了改进定义。结合IEC 61850系列标准,对SAS的逻辑结构进行改进超图建模。为后续章节研究当变电站面临网络攻击时,电力CPS的网络安全风险分析与评估方法提供数学基础和理论支撑。（2）研究了基于改进超图的SAS关键要素辨识方法针对电力CPS包含多个子系统、结构复杂且数据类型丰富等特点,提出了一种基于改进超图的SAS关键要素辨识方法。该方法首先分析了SAS的逻辑拓扑图,并选择图中适用于SAS逻辑结构分析的两类中心性指标扩展定义到超图中。对比分析了逻辑节点依已选中心性指标的排序差异。此外,还提出了SAS工作有效性指标和电力CPS效能损失指标来评价某一逻辑节点工作异常的影响。最后,应用IEEE 14节点系统建立了电力CPS模型并进行了算例分析。该方法不仅考虑了逻辑节点非正常工作对信息系统连通性和功能完整性的影响,还计入了物理侧可能引起的电力系统负荷损失,从而获得了SAS中物理域和逻辑域交集上的关键逻辑节点排序,可以辨识出与电力CPS的静态网络安全相关的重要逻辑节点。（3）研究了基于马尔可夫决策过程的变电站网络攻击和防御决策方法针对变电站的网络防御对于电网安全稳定运行的重要性,提出了一种基于马尔可夫决策过程的变电站网络攻击和防御策略的建模方法。首先,深入分析了以SAS为目标的网络攻击方法、原理、步骤和路径,以及电力CPS可以采取的防御措施。然后,分别基于攻击者和防御者视角建立了网络攻击成功的概率模型。最后,建立了用于求解攻/方双方最优行动策略的马尔可夫决策过程模型。该方法综合考虑了目标变电站的网络安全特性和攻防双方的技术能力,可以为后续的电力CPS网络安全风险评估过程提供攻/防对抗双方的行动依据。（4）提出了一个新的电力CPS网络安全风险评估框架和计算方法针对实际电力系统运行时无法进行网络安全实验的现状,在前文模拟与仿真分析的基础上,提出了一个新的电力CPS网络安全风险评估框架和计算方法。首先,给出了网络安全风险的定义。然后,分别研究了数据阻塞攻击和数据欺骗攻击对电力CPS的影响在信息域的传播机制,以及影响从信息域传播到物理域后的量化方法。最后,给出了电力CPS的网络安全风险评估框架和计算流程,并设计多个安全场景进行网络安全风险的对比分析。该方法在分析相依的信息网与物理网之间安全风险传播机制的基础上,考虑了网络攻击安全事件的成功概率以及攻击成功对电力CPS产生的影响,通过对安全威胁、直接和间接影响传播过程的数值建模,建立了科学、全面的电力CPS网络安全风险评估框架。
二、融合入侵检测模块的分布式防火墙系统模型（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、融合入侵检测模块的分布式防火墙系统模型（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的入侵检测防火墙设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 |
| 1.2.1 传统的入侵检测 |
| 1.2.2 基于机器学习的入侵检测 |
| 1.2.3 分布式入侵检测 |
| 1.2.4 特征选择研究 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的组织结构安排 |
| 第二章 入侵检测防火墙总体设计 |
| 2.1 系统相关基础研究 |
| 2.1.1 入侵检测系统介绍 |
| 2.1.2 机器学习入侵检测算法介绍 |
| 2.1.3 系统分布式技术研究 |
| 2.1.4 入侵检测数据集 |
| 2.2 系统整体架构设计 |
| 2.2.1 系统需求分析 |
| 2.2.2 系统物理层面架构 |
| 2.2.3 系统数据层面架构 |
| 2.2.4 系统硬件配置 |
| 2.3 系统整体流程分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于权重的集成特征选择方法 |
| 3.1 基于权重的集成特征选择方法 |
| 3.1.1 权重集成特征选择框架 |
| 3.1.2 算法介绍 |
| 3.1.3 算法证明 |
| 3.2 特征选择算法分析 |
| 3.2.1 特征选择方法研究 |
| 3.2.2 相似性度量 |
| 3.2.3 准确性度量 |
| 3.3 实验与结果分析 |
| 3.3.1 实验环境 |
| 3.3.2 训练策略 |
| 3.3.3 数据预处理 |
| 3.3.4 结果分析 |
| 3.3.5 WEFS对比实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于DAGMM入侵检测算法的研究 |
| 4.1 DAGMM算法研究 |
| 4.1.1 压缩网络 |
| 4.1.2 估计网络 |
| 4.1.3 目标函数 |
| 4.2 DAGMM算法的改进与优化 |
| 4.2.1 DAGMM算法分析 |
| 4.2.2 联合特征加权正则化改进 |
| 4.2.3 网络结构改进 |
| 4.2.4 自适应采样 |
| 4.3 入侵检测模型实验与结果分析 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 训练策略 |
| 4.3.3 评估指标 |
| 4.3.4 结果分析 |
| 4.3.5 不同算法对比 |
| 4.3.6 改进前后对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于WEFS-DAGMM的入侵检测防火墙实现 |
| 5.1 入侵检测防火墙系统实现 |
| 5.1.1 基于Pcap的数据采集实现 |
| 5.1.2 基于WEFS的特征选择 |
| 5.1.3 基于IDAGMM的异常检测实现 |
| 5.1.4 数据存储策略 |
| 5.1.5 系统可视化输出 |
| 5.2 入侵检测防火墙部署配置与测试 |
| 5.2.1 系统部署集群环境 |
| 5.2.2 入侵检测防火墙功能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）拟态SaaS云安全架构及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 云计算简介 |
| 1.1.2 SaaS云 |
| 1.1.3 SaaS云安全问题 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 传统SaaS安全防御技术 |
| 1.2.2 新型安全防御技术 |
| 1.3 课题提出 |
| 1.3.1 SaaS云与拟态架构的兼容性 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 主要创新点及贡献 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 拟态化SaaS云内生安全系统架构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统架构 |
| 2.3 核心安全机制 |
| 2.3.1 执行体动态重构 |
| 2.3.2 执行体多维重构 |
| 2.3.3 多执行体交叉校验 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.4.1 实验环境设置 |
| 2.4.2 基于Matlab的仿真评估 |
| 2.4.3 基于Kubernetes的系统实际测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多云融合的拟态SaaS服务部署方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 威胁分析 |
| 3.3 面向多云融合的VNE模型 |
| 3.3.1 总体概述 |
| 3.3.2 虚拟网络映射问题 |
| 3.3.3 拟态化虚拟网络映射模型 |
| 3.4 基于近端策略优化的MVNE算法 |
| 3.4.1 智能体的交互环境 |
| 3.4.2 算法框架 |
| 3.4.3 神经网络构造 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 环境与参数设置 |
| 3.5.2 结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于动态迁移和虚假信号的容器拟态伪装方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 威胁分析 |
| 4.3 理论基础及框架 |
| 4.3.1 总体概述 |
| 4.3.2 实现框架 |
| 4.3.3 关键安全模块 |
| 4.4 基于信号博弈的拟态伪装方法 |
| 4.4.1 博弈模型 |
| 4.4.2 博弈均衡分析 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 环境与参数设置 |
| 4.5.2 结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于指纹匿名的多容器协同拟态伪装方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 威胁分析 |
| 5.3 理论基础及框架 |
| 5.3.1 总体概述 |
| 5.3.2 实现框架 |
| 5.3.3 安全性的理论基础来源 |
| 5.4 基于容器指纹匿名的拟态伪装模型 |
| 5.4.1 数据流匿名 |
| 5.4.2 指纹修改开销 |
| 5.5 基于聚类的指纹匿名欺骗方法 |
| 5.5.1 算法设计思想 |
| 5.5.2 算法实现 |
| 5.5.3 复杂度分析 |
| 5.6 实验结果及分析 |
| 5.6.1 环境与参数设置 |
| 5.6.2 结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（3）基于Bert模型的Web应用防火墙系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2.基础理论和相关技术技术 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.2 相关技术介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 3.需求分析和概要设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 概要设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4.攻击检测算法的设计与实现 |
| 4.1 攻击检测算法设计 |
| 4.2 基于Bert模型的攻击检测模型调优 |
| 4.3 攻击检测模型实验设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.Web应用防火墙系统的详细实现 |
| 5.1 用户管理模块实现 |
| 5.2 攻击检测模块实现 |
| 5.3 应用管理模块实现 |
| 5.4 数据分析模块实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.Web应用防火墙系统测试与分析 |
| 6.1 测试环境与工具 |
| 6.2 功能性测试 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7.总结与展望 |
| 7.1 回顾与总结 |
| 7.2 未来工作与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于多源异构数据的定向网络攻击检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 定向网络攻击概述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 网络安全态势感知研究现状 |
| 1.3.2 多源异构网络安全数据研究现状 |
| 1.3.3 定向网络攻击建模方法研究现状 |
| 1.3.4 定向网络攻击检测方法研究现状 |
| 1.3.5 存在的主要问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 基于多源异构数据的定向网络攻击检测架构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 定向网络攻击检测形式化定义 |
| 2.3 多源异构网络安全数据分类 |
| 2.4 基于多源异构数据的定向网络攻击检测框架 |
| 2.4.1 框架设计 |
| 2.4.2 相关研究问题 |
| 2.4.3 基于Hete MSD的数据分析流图 |
| 2.5 多源异构数据关联分析的关键问题 |
| 2.5.1 事件-事件关联分析方法 |
| 2.5.2 告警-告警关联分析方法 |
| 2.5.3 上下文-知识关联分析方法 |
| 2.5.4 告警-上下文关联分析方法 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 基于孤立森林和PAL的自适应异常检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 异常检测算法基础 |
| 3.2.1 基于机器学习的异常检测一般模型 |
| 3.2.2 主动学习与集成学习 |
| 3.3 基于孤立森林和PAL的自适应异常检测方法 |
| 3.3.1 方法原理框架 |
| 3.3.2 孤立森林模型构建与LODA集成异常检测算法 |
| 3.3.3 基于PAL的标注样本选择策略 |
| 3.3.4 基于人工反馈的权重更新算法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 实验结果与分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于动态贝叶斯告警关联图的定向网络攻击场景关联方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 基于DB-ACG的告警关联模型框架 |
| 4.3.1 基本定义 |
| 4.3.2 基于DB-ACG的告警关联模型框架设计 |
| 4.4 基于DB-ACG的告警关联方法 |
| 4.4.1 条件约束定义 |
| 4.4.2 基于关联约束的DB-ACG生成算法 |
| 4.4.3 基于DB-ACG的告警关联算法 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 数据集和评估标准 |
| 4.5.2 告警关联图分析结果 |
| 4.5.3 告警关联分析与推理效率对比 |
| 4.5.4 算法运行时间对比 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于知识图谱表示学习的攻击知识关联方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关研究 |
| 5.3 基于层次化攻击类别本体模型的攻击知识关联方法 |
| 5.3.1 攻击本体建模与图谱构建 |
| 5.3.2 基于知识图谱的相关实体推荐算法 |
| 5.4 基于知识嵌入表示DOC2VEC的攻击模式关联方法 |
| 5.4.1 知识表示模型 |
| 5.4.2 基于嵌入向量表示的攻击知识关联算法 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 基于CAPEC的层次化攻击类别本体构建与模式关联 |
| 5.5.2 基于本体模型的关联预测结果 |
| 5.5.3 基于知识嵌入表示的Doc2Vec的攻击模式关联结果 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 基于级联攻击链模型的定向网络攻击场景重构方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 网络攻击链模型概述 |
| 6.2.1 Lockheed Martin攻击链模型 |
| 6.2.2 Mandiant攻击生命周期模型 |
| 6.2.3 钻石模型(Diamond Model) |
| 6.2.4 MITRE ATT&CK模型 |
| 6.2.5 Malone攻击链模型 |
| 6.2.6 Unified攻击链模型 |
| 6.2.7 Bryant攻击链模型 |
| 6.2.8 Khan攻击链模型 |
| 6.3 级联网络攻击链分析模型-MCKC |
| 6.3.1 级联网络攻击链分析模型-MCKC |
| 6.3.2 基于MCKC的攻击场景图及相关定义 |
| 6.4 基于MCKC的定向网络攻击双向分析方法 |
| 6.4.1 正向分析方法 |
| 6.4.2 反向推理方法 |
| 6.5 基于MCKC的定向网络攻击分析案例研究 |
| 6.5.1 典型APT攻击场景 |
| 6.5.2 Wanna Cry攻击分析场景 |
| 6.5.3 模型分析结果 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结与创新点 |
| 7.1.1 研究总结 |
| 7.1.2 主要创新点 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
（5）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（6）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（7）医疗行业的全流量安全分析系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 流量采集研究现状 |
| 1.2.2 安全分析研究现状 |
| 1.3 研究思路与主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术和理论 |
| 2.1 DPDK |
| 2.1.1 DPDK的基础概念 |
| 2.1.2 DPDK的性能优势 |
| 2.2 Hyperscan |
| 2.3 深度报文检测 |
| 2.4 机器学习算法 |
| 2.4.1 逻辑回归 |
| 2.4.2 随机森林 |
| 2.4.3 AdaBoost |
| 2.4.4 XGBoost |
| 2.4.5 Stacking |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与总体设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 功能性需求 |
| 3.1.2 非功能性需求 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计与实现 |
| 4.1 基于医疗网络环境的流量采集机制 |
| 4.1.1 采集方案优化 |
| 4.1.2 采集模块设计 |
| 4.1.3 采集模块实现 |
| 4.2 基于医疗网络流量的安全检测模型 |
| 4.2.1 深度报文检测的设计 |
| 4.2.2 分析数据预处理 |
| 4.2.3 医疗网络攻击的流量特征分析 |
| 4.2.4 医疗通信协议的黑白名单检测 |
| 4.2.5 安全检测模型的实现 |
| 4.3 基于Stacking算法的入侵检测模型 |
| 4.3.1 数据处理 |
| 4.3.2 模型构建和优化 |
| 4.4 分析结果可视化模块 |
| 4.4.1 可视化模块设计 |
| 4.4.2 可视化模块实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 流量采集 |
| 5.2.2 协议识别 |
| 5.2.3 安全检测 |
| 5.2.4 入侵检测 |
| 5.2.5 前端页面 |
| 5.3 系统性能测试 |
| 5.3.1 采集性能 |
| 5.3.2 匹配性能 |
| 5.3.3 识别性能 |
| 5.3.4 交互性能 |
| 5.4 系统整体运行 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（8）C企业网络安全分析与改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 国外关于网络安全及管理的研究现状 |
| 1.2.2 国内关于网络安全及管理的研究现状 |
| 1.3 研究内容及论文组织 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文组织 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 网络安全相关理论技术研究 |
| 2.1 网络安全体系 |
| 2.1.1 动态网络安全理论 |
| 2.1.2 安全体系方法 |
| 2.1.3 预防安全理论 |
| 2.2 网络边界理论 |
| 2.3 DMZ区域理论 |
| 2.4 安全区域理论 |
| 2.4.1 网络安全域划分的方式 |
| 2.4.2 根据业务功能特点进行安全域划分 |
| 2.4.3 实际网络环境的安全域划分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 C企业网络安全风险分析 |
| 3.1 C企业网络结构现状 |
| 3.2 C企业网络系统中存在的安全问题 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 C企业网络安全需求及设计要求 |
| 4.1 C企业网络安全需求概述 |
| 4.1.1 加强网络边界 |
| 4.1.2 加强威胁管理 |
| 4.1.3 加强内网安全 |
| 4.1.4 主机及服务器优化与加固服务 |
| 4.2 网络安全方案的设计原则 |
| 4.2.1 需求、风险、代价平衡的原则 |
| 4.2.2 综合性、整体性原则 |
| 4.2.3 先进性原则 |
| 4.2.4 可实施性原则 |
| 4.2.5 可维护性原则 |
| 4.2.6 多重保护原则 |
| 4.2.7 可评价性原则 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 C企业网络安全改进方案 |
| 5.1 划分安全区域 |
| 5.1.1 C企业安全区域的划分 |
| 5.1.2 安全域划分后的安全技术措施 |
| 5.2 部署一体化安全网关 |
| 5.2.1 UTM的硬件结构 |
| 5.2.2 UTM的软件结构 |
| 5.2.3 UTM的管理结构 |
| 5.3 将部分服务器调整到DMZ区域 |
| 5.4 部署入侵防御系统 |
| 5.4.1 入侵防御系统(IPS)介绍 |
| 5.4.2 IPS技术特点 |
| 5.4.3 IPS分类 |
| 5.4.4 IPS在 C企业的部署 |
| 5.5 部署网络入侵检测和管理系统 |
| 5.5.1 网络入侵检测系统介绍 |
| 5.5.2 IDS的组成 |
| 5.5.3 IDS的产品结构 |
| 5.5.4 IDS安全策略 |
| 5.5.5 IDS通信协议 |
| 5.5.6 IDS检测技术 |
| 5.5.7 IDS检测方法 |
| 5.5.8 IDS在 C企业的部署 |
| 5.6 部署漏洞扫描与管理系统 |
| 5.6.1 漏洞扫描 |
| 5.6.2 漏洞扫描的作用 |
| 5.6.3 漏洞扫描的分类 |
| 5.6.4 漏洞扫描技术 |
| 5.6.5 漏洞扫描系统部署方式 |
| 5.6.6 漏洞扫描系统在C企业的部署 |
| 5.7 部署内网安全管理审计系统 |
| 5.8 部署安全审计系统 |
| 5.8.1 安全审计产品 |
| 5.8.2 安全审计产品分类 |
| 5.8.3 基本功能 |
| 5.8.4 发展现状 |
| 5.8.5 现状需求分析 |
| 5.8.6 安全审计产品的发展趋势 |
| 5.8.7 安全审计产品在C企业的部署 |
| 5.9 部署信息安全管理平台 |
| 5.9.1 信息安全管理平台 |
| 5.9.2 信息安全管理平台功能概述 |
| 5.9.3 系统功能模块及技术实现 |
| 5.10 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于分区防护的现场控制系统信息安全动态防护研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 工业现场控制系统信息安全分区防护及关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 工业现场控制系统信息安全问题 |
| 2.3 工业现场控制系统信息安全分区防护 |
| 2.4 工业现场控制系统信息安全分区防护的关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 工业现场控制系统区域划分及异常入侵检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 工业现场控制系统的区域划分 |
| 3.3 工业现场系统的区域异常检测 |
| 3.4 测试验证与实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于区域重构的工业现场控制系统执行器攻击响应 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统能控性约束下执行器区域部署 |
| 4.3 执行器攻击识别 |
| 4.4 面向执行器攻击的安全控制 |
| 4.5 仿真分析及实验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于软件定义安全的工业现场控制系统区域间信息安全防护 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 区域间的异常入侵检测 |
| 5.3 区域间的安全响应 |
| 5.4 测试验证与实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文工作的主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 攻读博士学位期间发表的成果目录 |
| 附录二 发表的学术论文与博士学位论文的关系 |
| 附录三 攻读博士学位期间参与的课题 |
（10）电力信息—物理融合系统网络安全分析方法研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 电力CPS分析方法的研究现状 |
| 1.2.1 电力CPS的重要特性研究现状 |
| 1.2.2 电力CPS的设计方法研究现状 |
| 1.2.3 电力CPS的分析方法研究现状 |
| 1.3 复杂网络分析方法在电力CPS中的应用现状 |
| 1.3.1 复杂系统理论在电力系统中的研究现状 |
| 1.3.2 复杂网络方法在电力CPS中的研究现状 |
| 1.4 电力系统网络安全问题的研究现状 |
| 1.4.1 常见的网络攻击与防御技术 |
| 1.4.2 网络攻击及其防御技术举例 |
| 1.5 本文的研究内容和结构安排 |
| 1.5.1 研究范围与目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 2 变电站自动化系统结构分析及改进超图建模 |
| 2.1 电力CPS的层次结构分析 |
| 2.1.1 电力CPS的定义 |
| 2.1.2 电力CPS的组成 |
| 2.2 SAS结构分析 |
| 2.2.1 物理结构 |
| 2.2.2 逻辑结构 |
| 2.3 超网络理论的基本概念 |
| 2.3.1 超网络理论方法 |
| 2.3.2 改进超图的定义 |
| 2.3.3 改进超图的矩阵表达 |
| 2.4 基于改进超图的SAS逻辑结构模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于改进超图的SAS关键要素辨识方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SAS的逻辑拓扑分析 |
| 3.2.1 拓扑分析与指标选择 |
| 3.2.2 节点的超中心性指标定义 |
| 3.3 中心性指标对比分析 |
| 3.4 节点失效的影响分析 |
| 3.4.1 基于SAS改进超图模型的电力CPS建模 |
| 3.4.2 节点失效影响评价方法 |
| 3.4.3 计算结果及对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于马尔可夫决策过程的网络安全攻防策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 攻防竞争过程分析 |
| 4.2.1 攻击行为分析 |
| 4.2.2 防御行为分析 |
| 4.2.3 攻防竞争策略研究 |
| 4.3 攻防过程中的概率模型 |
| 4.3.1 攻击者视角概率模型 |
| 4.3.2 防御者视角概率模型 |
| 4.4 攻防马尔可夫决策过程 |
| 4.4.1 马尔可夫决策过程模型概述 |
| 4.4.2 模型中各元素的定义及说明 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 攻击成功概率分析 |
| 4.5.2 MDP参数设置 |
| 4.5.3 最佳策略分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 电力CPS网络安全评估框架设计与应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 网络安全风险分析 |
| 5.2.1 网络安全概述 |
| 5.2.2 网络安全风险定义 |
| 5.3 安全事件演化过程分析 |
| 5.3.1 信息域 |
| 5.3.2 物理域 |
| 5.4 网络安全风险评估 |
| 5.4.1 框架设计 |
| 5.4.2 计算流程 |
| 5.5 算例分析与讨论 |
| 5.5.1 网络安全事件分析 |
| 5.5.2 网络安全风险对比分析 |
| 5.5.3 与其他方法的对比和讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
四、融合入侵检测模块的分布式防火墙系统模型（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的入侵检测防火墙设计与实现[D]. 李波. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]拟态SaaS云安全架构及关键技术研究[D]. 李凌书. 战略支援部队信息工程大学, 2021
- [3]基于Bert模型的Web应用防火墙系统设计与实现[D]. 姬广恒. 西南大学, 2021(01)
- [4]基于多源异构数据的定向网络攻击检测关键技术研究[D]. 琚安康. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [5]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [6]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [7]医疗行业的全流量安全分析系统[D]. 潘宇涛. 西南科技大学, 2020(08)
- [8]C企业网络安全分析与改进研究[D]. 张守俊. 南京邮电大学, 2018(02)
- [9]基于分区防护的现场控制系统信息安全动态防护研究[D]. 杨军. 华中科技大学, 2019
- [10]电力信息—物理融合系统网络安全分析方法研究[D]. 李婧娇. 武汉大学, 2019(06)