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《合肥工业大学》 2010年
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基于复杂网络的模糊C均值聚类算法在校园网络安全评估的应用研究

陶建平  
【摘要】: 随着计算机技术的发展和网络规模的日益扩大,网络安全问题受到人们越来越多的重视。复杂网络作为研究复杂性科学和复杂系统的工具,同样,也在计算机网络及其安全领域研究中引起了极大的兴趣,国内外许多研究人员进行了卓有成效的工作,也取得了不俗的研究成果。但是,到目前为止,大部分的研究还限于诸如网络拓扑结构、网络鲁棒性、以及计算机病毒传播等模型方面,尚未见到将复杂网络思想直接引入到网络安全评估的领域中。有鉴于此,本文以校园网为研究对象,采用可拓层次分析法构建了校园网络安全评估指标体系,在此基础上,形成了基于加权复杂网络特征的模糊C均值聚类算法。 首先,简要介绍了可拓学和复杂网络的定义和基本概念,为后文提供理论基础。然后,结合项目组的专家意见,分析了影响校园网络安全的安全因素,确立了校园网络安全评估指标体系框架,引入可拓学中可拓区间数的概念,通过对六位校外专家做问卷调查,得到各层指标的综合可拓区间数,进一步计算出综合可拓区间数判断矩阵,在此基础上,用可拓层次分析法对指标赋权,并对常用可拓层次分析法做了错误辨析。再次,通过网络用户问卷调查的方式,对校园网的三类主要用户(学生、实验室人员和行政人员)做评估,量化处理,并给出了用传统的风险综合评估法的评估结果。最后,提出了网络中两个节点之间存在风险传导率的观点,以风险传导率作为相邻节点的连接边权,结合加权复杂网络两大特征(加权度系数和加权聚集系数)的定义以及模糊C均值聚类算法,形成了基于加权复杂网络特征的模糊C均值聚类算法,并且给出了聚类结果和分析。 研究基于复杂网络理论的校园网络安全量化评估,丰富了网络安全评估和复杂网络理论的内容,为网络安全评估提供了全新的思路。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP393.18

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