声明
摘要
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 网络安全态势感知数据融合研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文研究内容
1.4 论文组织结构
第2章 数据融合技术概述
2.1 数据融合定义和过程
2.1.1 数据融合的定义
2.1.2 数据融合的过程
2.2 数据融合功能模型
2.2.1 JDL模型
2.2.2 Endsley模型
2.2.3 Tim Bass模型
2.2.4 其他模型
2.3 数据融合层次结构
2.3.1 数据层融合
2.3.2 特征层融合
2.3.3 决策层融合
2.4 数据融合技术和方法
2.4.1 随机类方法
2.4.2 人工智能方法
2.5 小结
第3章 灰色关联和属性相似度的融合方法
3.1 引言
3.2 属性相似度分析和灰色关联计算
3.2.1 属性相似度分析
3.2.2 灰色关联计算
3.3 提出的告警聚合方法
3.3.1 灰色关联确定属性权重
3.3.2 属性相似度定义和计算函数
3.4 实验结果与分析
3.4.1 数据集说明
3.4.2 告警采集
3.4.3 获得各个属性权重
3.4.4 告警聚合效果分析
3.5 小结
第4章 HMM与改进DS理论的融合决策方法
4.1 引言
4.2 HMM和证据理论分析
4.2.1 隐马尔科夫模型
4.2.2 DS证据融合理论分析
4.3 基于HMM-DS的信息融合分类决策模型
4.3.1 改进的DS证据理论
4.3.2 HMM-DS模型
4.4 实验结果与分析
4.4.1 实验数据构建
4.4.2 数据预处理
4.4.3 模型训练初步识别层
4.4.4 融合分类结果比较
4.5 小结
结论
参考文献
附录A 攻读学位期间发表的学术论文
附录B 攻读学位期间所参与的研究项目
致谢