基础篇 3
第一章 绪论 3
第一节 研究背景 3
第二节 网络内部威胁的有关概念 5
第三节 国内外研究现状 7
第四节 国内外官方机构调查报告 12
第五节 研究意义 24
第六节 本书目的 26
第七节 本章小结 27
第二章 网络内部威胁基础研究 29
第一节 引言 29
第二节 代表性网络内部威胁分类 30
第三节 典型网络内部威胁建模 33
第四节 典型犯罪学理论 43
第五节 国内外案例分析 50
第六节 本章小结 59
理论篇 63
第三章 网络内部威胁安全防御体系结构 63
第一节 引言 63
第二节 安全体系结构 64
第三节 国内外研究现状 79
第四节 网络内部威胁安全防御体系结构 89
第五节 ITSDA体系结构设计 95
第六节 本章小结 98
第四章 网络内部威胁安全策略 100
第一节 引言 100
第二节 基本知识与术语 101
第三节 研究现状 103
第四节 基于信息流的多级安全策略模型 114
第五节 本章小结 124
第五章 网络内部威胁安全需求工程与风险管理 125
第一节 引言 125
第二节 安全需求 126
第三节 相关研究 131
第四节 安全需求工程识别过程 138
第五节 本章小结 169
技术篇 173
第六章 网络攻击图篇 173
第一节 攻击图技术概述 173
第二节 攻击图在安全管理中的应用 185
第三节 基于扩展攻击树的网络内部威胁预测模型 190
第四节 本章小结 208
第七章 贝叶斯推理模型篇 210
第一节 引言 210
第二节 贝叶斯网络基本概念 210
第三节 典型的贝叶斯网络模型 212
第四节 贝叶斯推理算法 216
第五节 贝叶斯网络的特点和优势 221
第六节 本章小结 223
第八章 基于树加权朴素贝叶斯算法的入侵检测技术研究 224
第一节 引言 224
第二节 改进算法相关研究 226
第三节 入侵检测实验与分析 229
第四节 本章小结 235
第九章 基于贝叶斯网络的内部威胁预测研究 236
第一节 引言 236
第二节 相关研究 236
第三节 基于贝叶斯网络的内部威胁预测模型 238
第四节 实验数据及分析 246
第五节 本章小结 248
第十章 基于改进朴素贝叶斯算法的入侵检测系统 250
第一节 引言 250
第二节 朴素贝叶斯相关研究 252
第三节 Naive Bayes入侵检测模型 254
第四节 实验结果与分析 259
第五节 本章小结 263
第十一章 基于贝叶斯推理的攻击路径预测研究 264
第一节 引言 264
第二节 相关研究 265
第三节 网络攻击图定义和攻击路径描述 266
第四节 攻击路径的生成分析及算法描述 269
第五节 贝叶斯推理似然加权法的改进 273
第六节 算法验证及分析 276
第七节 本章小结 280
第十二章 基于特征项区分度的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法 281
第一节 引言 281
第二节 相关研究 282
第三节 Naive Bayes分类模型 284
第四节 基于特征项区分度的Naive Bayes分类模型 286
第五节 实验结果与分析 290
第六节 本章小结 294
第十三章 基于IKMNB分类算法在入侵检测中的应用 295
第一节 引言 295
第二节 入侵检测相关研究 296
第三节 朴素贝叶斯算法的分类过程 297
第四节 基于改进的K-Means的朴素贝叶斯分类算法 298
第五节 仿真实验结果与分析 302
第六节 本章小结 307
第十四章 一种新型加权粗糙朴素贝叶斯算法及其应用研究 308
第一节 引言 308
第二节 相关研究 309
第三节 粗糙集理论及信息约简 311
第四节 朴素贝叶斯分类模型 313
第五节 实验结果与分析 316
第六节 本章小结 321
第十五章 基于FT与BN组合的装备故障诊断方法研究 323
第一节 引言 323
第二节 基于FT与BN组合建立诊断故障贝叶斯网络DFBN 324
第三节 基于DFBN进行故障诊断 327
第四节 应用实例 330
第五节 本章小结 336