一、园区网络分布式入侵检测及分析系统的实现（论文文献综述）
孟鹤[1]（2021）在《基于光纤传感技术的铁路安全智能监测与识别方法研究》文中提出随着全球铁路事业的快速发展,“货运重载”将与“客运高速”共同构成铁路发展的两大趋势。重载列车通常采用大型专用货车编组,主要特点是列车挂载车箱多、载重大和运距长,所以其运行安全保障措施要求更加严格。另一方面,我国铁路运营里程长,周边地质、地貌、气候条件十分复杂,沿线环境安全和自然灾害始终是影响铁路安全存在的重点问题,例如:行人非法上道、异物侵限（彩钢瓦和防尘网）等。本文在详细介绍分布式光纤振动传感系统基本原理和铁路安全监测技术研究现状后,开展了基于分布式声波传感器技术的列车运行状态监测和铁路周界入侵防护理论与应用研究,并取得一些重要进展,论文的主要工作与结论如下:（1）首次提出了一种基于EMD-CIIT的光纤传感信号去噪算法通过计算原始信号与其经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）后的模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）之间的皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient,PCC）,确定IMFs中噪声主导模态与有效信号主导模态的分界点;接下来,利用区间迭代不变阈值（Clear Iterative Interval Thresholding,CIIT）对PCC值大于0.1的IMFs去噪处理;最后重构所有的IMFs和冗余项,得到去噪后的信号。与小波阈值、维纳滤波和谱减法去噪算法相比,EMD-CIIT算法处理后的信噪比有明显改善,敲击和破坏信号分别提高至30.9d B和32.82d B。（2）提出了一种基于CEEMDAN-IT的Ф-OTDR系统信噪比增强算法EMD分解过程中会出现“模态混叠”现象,而且自适应噪声完备经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise,CEEMDAN）后的IMFs分量包含一些残余噪声和“伪模态”问题。为了解决这些问题,研究提出了一种基于改进的CEEMDAN和区间阈值的Ф-OTDR系统信噪比增强算法。根据IMF的能量密度与其对应的平均周期的乘积为常数这一性质来确定分界点;然后,利用区间阈值（Interval Thresholding,IT）对噪声主导模态的IMFs阈值化处理,最后重构所有的IMFs和冗余项。与小波阈值和CEEMDAN硬阈值算法相比,CEEMDAN-IT算法能够取得更好的去噪效果,敲击和破坏信号扰动位置处的信噪比分别提高至51.21d B和52.11d B。（3）开展分布式声波传感器技术在重载铁路列车运行状态监测中的应用研究基于分布式声波传感器技术提出了一种新的重载铁路列车运行状态监测方法,该方法利用铁路即有光纤拾取轨道振动信号,对列车进行实时监测和定位。首先,采用小波分解算法对原始信号去噪,实验选取db12、sym8和coif5三种小波基函数,尺度范围[1,4];接下来,对振动信号进行预处理,包括时域特征提取、峰值检测和二次滤波等;最后,利用连通区域标记算法检测图像中的各个连通区域,得到列车行驶轨迹。由于小波分解算法在分解尺度和基函数选取时的不确定性,本文通过分析振动信号的时域波形特征,验证了一种新的去噪方法,即五点三次平滑滤波。对比发现,五点三次平滑滤波的效果与小波分解基本相同,但极大地降低了计算时间。此外,在信号预处理之后,利用改进的Canny算法提取图像中目标位置的边缘,实现对列车的在线监测。在朔黄铁路现场测试后发现,这项应用可以准确地识别正在运行的列车,实时获得列车的长度、速度、位置和行驶方向等运行状态信息,定位误差10m左右。（4）提出了一种基于Ф-OTDR的铁路周界入侵事件识别方法为了降低误报率,提高铁路入侵监测系统的可靠性,本文构建了一种基于数据驱动的XGBoost模型来识别不同的入侵事件。该方法实现了从传感器数据采集到最终结果输出的一体化方法,具体包括数据采集、信号处理（分帧、去噪）、特征提取、模型设计、调优和评估。现场验证的结果显示,对于常见的五种入侵事件,模型的平均识别准确率达98.5%。混淆矩阵的所有相关性能指标都优于其它主流的分类方法,例如:随机森林、支持向量机和多层感知机。
马良[2]（2021）在《信息物理融合环境下网络攻击的微电网弹性控制策略》文中研究指明随着通信网络、可编程控制器及电力电子器件的大规模部署应用,微电网由单一的电气网络向典型的信息物理融合系统（Cyber Physical System,CPS）不断演化,其封闭隔离的运行环境被逐渐打破,呈现开放与互联的新特征。在信息物理融合环境下,微电网可能遭受多种类型的扰动影响,其中网络攻击由于具有隐蔽性与不可预见性会对微电网的安全稳定运行构成严重威胁。为降低网络攻击等不安全因素对系统性能产生的不利影响,弹性控制（Resilient Control）成为CPS综合安全控制框架的重要研究内容。目前,国内外对网络攻击下微电网弹性控制策略的研究尚处于理论探索阶段,各层面的研究成果不尽完善,有待进一步改进。通过对微电网的量测信号、控制信号、控制决策单元以及通信网络等控制环节所面临的典型异常与网络攻击场景开展弹性控制策略设计研究,可以有效保障微电网提供辅助服务的能力与对关键基础设施的支撑作用,在确保微电网的安稳运行与CPS综合安全控制体系构建方面具有重要的理论研究意义与工程实践价值。针对量测信号异常下并网运行微电网的恒功率控制问题,提出一种基于滑模观测器融合变论域模糊控制的异常信号估计与状态重构控制策略。构建电流互感器故障与网络攻击的典型场景模型,基于线性矩阵不等式设计滑模观测器,引入变论域模糊控制动态调整滑模增益,进而重构得到逆变器输出电流的真实状态,可在简化观测器设计步骤的同时实现高精度的异常量测信号估计,从而消除量测信号异常对恒功率控制目标的影响。仿真实验验证了所提策略在多种类型故障与攻击下的有效性,且与常规模糊控制-滑模观测器方法相比具有响应及时、估计准确的优势,可确保分布式电源（Distributed Generation,DG）输出功率对参考信号的快速无偏跟踪,提升了量测信号异常下微电网的可靠功率输送能力。为解决控制信号异常下孤岛运行微电网的频率-有功控制问题,定量分析了执行器故障与网络攻击引起的异常控制信号对常规基于领导-跟随一致性的微电网次级控制产生的不利影响,提出一种计及时延的分布式自适应滑模控制策略。基于Artstein变换将含有时延的系统状态转换为无时延状态,根据变换后的系统设计基于滑模的分布式控制方法,克服了现有方法需要已知异常信号先验信息的缺陷,可实现对任意异常控制信号的自适应抑制。仿真实验验证了所提控制策略能够保证对非均一、时变时延的有效补偿,且具有对多种类型异常控制信号的良好平抑能力,从而确保微电网频率恢复至额定值的同时有功功率按下垂系数实现合理均分,提高了微电网频率稳定性与延时鲁棒性。针对在控制决策单元中注入虚假数据的典型攻击场景,分析了控制决策单元异常对基于平均值估计信息的孤岛微电网分布式电压-无功控制策略产生的影响,得出了入侵者实施隐蔽攻击与试探攻击的充要条件。提出一种基于信誉机制的弹性控制策略,可实现DG异常行为的分布式检测,克服共谋攻击对信誉度评估结果的影响,证明了所提的隔离与补偿恢复措施可确保平均值估计过程的正确进行。仿真实验验证了暂态扰动、持续攻击与共谋攻击下所提控制策略的有效性,且与未采用补偿恢复措施的控制策略相比,可消除虚假数据的累积效应对电压-无功控制目标的影响,从而确保正常DG平均电压恢复至额定值的同时无功功率按下垂系数实现合理均分,提升了系统的安全性与电压控制的准确性。为解决传统周期性通信方式造成网络负担加重的问题,提出一种基于自触发通信机制的分布式电压-无功控制策略,可在保证孤岛运行的微电网电压稳定的同时满足无功功率按DG容量合理均分。针对入侵者实施拒绝服务攻击引起通信网络中断的典型场景,设计基于ACK应答的通信链路监视机制并据此设置触发条件,克服现有方法需要攻击频率严格受限于通信试探频率的约束,证明了所提控制策略的收敛性能。仿真实验验证了所提控制策略可有效降低微电网控制系统的通信负担实现按需通信,且与未采用ACK应答机制的常规控制策略相比对高频拒绝服务攻击具有更强的抵御能力,可确保通信异常中断下微电网无功功率按DG容量实现均分,有助于降低控制策略对通信服务完好性的依赖。以网络攻击下微电网的弹性控制策略为研究背景,系统地分析了网络攻击引起的量测信号、控制信号、控制决策单元以及通信网络异常对微电网控制性能产生的不利影响,提出了基于滑模观测器的恒功率控制方法,设计了分布式自适应滑模的频率-有功控制方法,根据信誉机制构造分布式电压-无功控制方法,以及引入自触发通信机制设计分布式电压-无功控制方法,实现了网络攻击造成的CPS异常下微电网安全稳定运行的控制目标,形成了微电网弹性控制的理论框架与实施方法,为进一步实际工程应用提供了技术支撑。
刘杰[3]（2021）在《基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用》文中认为伴随着“互联网+”和“中国制造2025”等国家战略的快速推进,工控控制系统已经广泛应用在能源、市政、交通、水利水务、航空航天等各个行业,工控网络信息安全时刻影响着国民经济命脉,但工业控制网络大多都是用专门的软硬件设备和通信协议,与传统的信息网络存在很大的不同,工控系统的安全漏洞很难被人们发现,因此工控网络的安全没有受到足够的重视,导致工控网络安全事件频频发生,这些让我们意识到打造一个评估与预测于一体的工控网络态势感知系统的重要性。本文是基于大数据对工控网络态势感知技术进行研究,融合以态势提取为前提、态势评估为核心、态势预测为目标于一体全面感知工控网络系统态势。首先态势提取,本文采用两种方式进行工控网络数据采集,一种是采用流量镜像的方式旁路接入传感器感知终端,在不影响原有生产业务的前提下对网络流量数据进行采集;第二种是采用Wire Shark工具实现工控网络流量数据包的采集并统计每秒内的流量数据包、分析当前网络的状态,搭建Hadoop大数据平台实现离线数据预处理与特征提取,并搭建Flink+Tensor Flow的模型进行图神经网络模型的训练并完成预测;其次态势评估,使用层次分析法和关联分析相结合方式实现态势的评估,并使用评估图来展示当前网络的安全状态;最后态势预测是通过离线训练图神经网络模型,使用Flink实时计算引擎实时读取工控网络数据输入到图神经网络模型中以增强每个节点的特征表示并对工控网络未来一段时间的异常发生概率进行预测。最后将本文的图神经网络模型与传统神经网络、机器学习模型进行对比,采用准确率和误报率指标证明了本文模型具有较高的准确性和鲁棒性。
周琨[4]（2021）在《网络流量模型及异常检测技术研究》文中研究表明网络流量海量化、复杂化已成为常态,如何识别、监测、分析网络流量已成为重要研究方向和热点。特别是基于深度学习的异常检测方法的研究,受到产学研界广泛关注,异常检测与机器学习、深度学习等人工智能技术领域相结合是网络安全领域研究的一个重要分支。作为检测高级威胁手段的流量分析技术结合人工智能、大数据等技术对流量建模,分析流量行为,识别检测异常流量,为网络规划、网络优化、网络监控等提供重要的技术支撑。本论文的研究内容是将传统的统计方法、深度学习及强化学习的方法用于网络流量建模和异常检测,流量模型是基于流量的异常检测的基础性研究工作,掌握流量特征是建设健壮、安全可靠网络的前提条件。可在流量模型上开展流量预测、分类,以及在此基础上进行异常检测研究。本文主要研究内容和贡献包括:（1）研究了移动平均自回归模型在以流量为代表的时间序列建模领域的应用,总结了一套建模流程,可用于指导模型设计、指标选择及模型评估;提出了一个ARIMA+SVR的混合模型,时间序列的预测准确度提高了10%以上。设计了一个加密视频流识别方案,提出了视频流最近邻、动态时间规整算法;基于加密后流量不确定性增加、熵值加大的特点,结合分类算法提出了一个加密流量识别方法,该方法与传统方法相比,识别准确率提高了10%以上。（2）在分析和实验长短期记忆网络性能存在的问题后,提出了基于注意力机制和自编解码融合的流量模型,训练时间与现有的模型相比缩短了约80%左右,在流量模型的基础上设计了异常评分机制,提出了基于注意力的异常检测模型,实验结果表明异常检测准确率达到或超过现有模型,模型训练时间效率提升明显。（3）通过将生成式对抗神经网络（GAN）应用于流量建模和异常检测的研究,提出了基于GAN的流量模型,该模型克服了GAN训练易出现不稳定等问题,生成了“高仿真度”的网络流量,在此基础上进一步设计了异常评分机制,进行流量异常检测。实验测试表明模型的有效性,其识别准确率达到或超过现有模型。（4）通过对异步强化学习（A3C）应用于网络流量的研究,提出了一个对网络攻击行为建模的异常检测模型,对四个基准数据集的实验测试表明,检测准确率、召回率及F1分数等评价指标达到或超过现有的模型。
叶茂[5]（2020）在《大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计》文中研究说明随着社会经济和技术的发展,商业项目建设规模越来越大,特别是近几年来,建筑面积超过百万平方米的超大型项目越来越多。在快速发展的同时,也相应发现了诸多的问题,尤其是这类项目,智能化系统的设计问题尤为突出,往往都是只关注逐个单体建筑的设计,而忽略了项目整体运营管理的客观需求,从而在项目整体交付运营的时候才发现公共区域成为设计和施工的真空地带,项目内各功能建筑独立运行,人造孤岛比比皆是。这对于以“良好体验”,和“优质服务”决定成败的文化旅游综合体项目而言,这是最大的痛点。本设计的意义在于,通过对这类项目智能化系统的设计和研究,统一各功能建筑接入园区管理的技术标准;增加项目整体的可扩展性,尽量减少后期改造投入;提升项目运营管理水平带来显着社会和经济效益;并为其他类似项目的智能化系统建设提供借鉴。本文主要介绍了大型文旅类综合园区建设发展现状,并归纳了其中智能化系统建设中存在的相关问题,以及对园区运营和管理带来的困扰。本文采用智能化系统设计方法,完成了如下内容:总体方案设计部分,首先对项目背景、类似项目和周边环境进行了调研分析（境外部分非自行调研成果）,并总结分析了现有新技术发展方向;参考前面调研成果和相关规范对总体架构、运营模式、管控模式及其职能分类进行了分析、归纳和设计。各子系统方案设计部分,对各子系统用途作了简要介绍、详细描述了各系统结构、技术选型、重要功能,以及与园区平台的集成要求,最后对设计规范之外,新增的智能化系统的使用价值作了归纳总结。园区集成管理平台设计部分,先对园区集成管理平台的用途和功能作了简要介绍,系统分析了对园区集成管理平台的集成需求、功能架构、通信接口及应用具体应用。其他智慧化应用建议部分,结合高级办公、高级酒店和大型商业的使用需求,总结整理了以往相同或类似项目案例中,成功应用的新技术和新产品,并对其进行了归类整理和简要介绍,期望在本项目或其他项目建设中提供引导。总结与展望部分对本文做了总体概括和总结,对后续类似项目智能化总体规划设计的创新和需要注重的问题进行了进一步探讨。基于人性化、精准服务和智慧化的服务解决方案将是本项目智能化系统总体规划方案设计的的核心。通过利用最新的信息技术,可以从各个方面增强对数据的采集和分析能力,从而进一步有针对性的总结经验,不断优化创新服务。对提升园区运营管理水平带来了显着社会和经济效益。
陈洁伊[6]（2020）在《基于云平台的电子政务系统安全体系结构研究》文中提出近年来,云计算的出现对IT界带来颠覆性的影响,它改变了传统基础资源管理方式和资源计算模式。传统的信息化已无法满足电子政务需求,在云计算等技术支持下,电子政务快速发展,进一步智能化。然而网络攻击、高危漏洞、数据窃取以及相关的网络安全问题也出现新的变化,一系列不安全因素对基于云平台的电子政务安全提出更高的要求。2019年,国家网信部门推进了网络安全相关领域立法计划。于7月,国家网信办等四部门联合发布《云计算服务安全评估办法》,对信息基础设施运营商和党政机关使用的云计算服务提出更高安全要求。云安全技术实施与管理是电子政务平台的安全保障,但是云计算的核心技术虚拟化引起的安全问题严重影响云平台的安全性,因此基于云平台的电子政务安全有了更高的要求,安全防护架构要迎接更大的挑战。以此,本文主要分析和研究电子政务安全体系架构,再以实例构建基于云平台的电子政务系统。本文论述的主要内容如下:1.绪论对课题研究的意义和目的;国内外对基于云平台的电子政务系统安全相关的文献综述,以及对研究方法和思路简要的概述。2.电子政务系统安全体系分析对基于B/S和基于云平台的电子政务架构分析。分别对其结构、安全风险分析,以及两者区别的比较。3.电子政务中网络安全关键技术对电子政务中使用的关键安全技术进行整合汇总。4.基于云平台电子政务系统安全体系研究分析现有云平台主要安全防护架构。5.x园区电子政务云平台安全体系构建以本人参与的实际案例,描述其安全体系模型的建立与安全管理。
刘森,张书维,侯玉洁[7]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中指出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。
王磊[8]（2019）在《某数字化园区网络系统与网络安全的设计与实现》文中认为随着网络技术的快速发展,互联网已成为人们每天必须使用的工具之一。互联网络越来越庞大,其结构和功能也越来越复杂,人们生活对信息化的要求越来越高,为现代化产业园区建立一个高质量网络系统是时代发展的需求。本文作者利用计算机网络原理,网络设计原理,各种类型的网络安全技术,针对某产业园区设计构建出一个高效并且稳定性强的网络系统平台。在此设计过程中,作者旨在借助于分层网络设计模型的作用,针对企业内部网络进行细致划分,使其形成核心层以及接入层,还涉及到聚合层,此外还设计以业务内网、智能专网、办公外网为核心的网络结构拓扑得以部署实施。当针对某产业园区所提出的一系列实际需求时,进行相对深入的细致分析后,本文决定选用恰当适宜的网络设备及安全产品,并合理规划当前的网络布局。与此同时,基于网络安全性等方面,本文还合理运用了IRF2技术,QoS方案设计等技术。在部署网络安全过程中,给出了防火墙技术,入侵防御,ACL技术等安全策略,同时给出了基于SNMP网络管理方案设计。结合产业园区的业务需求,对产业园区不同用户部门的IP网络IP地址、VLAN进行了合理规划,对相关网络设备和网络安全设备进行参数配置和工程部署,运用相关运维管理设计对各个网络及网段进行合理管控。最后,对整个网络系统从功能性和安全性上进行了测试。测试结果表明,所设计和部署的网络及网络安全系统经过测试,从功能、带宽、吞吐量等方面能够满足不同业务系统的网络通信需要;同时相关网络信息安全指标也得到了有效的保障。
马晓亮[9]（2019）在《基于Hadoop的网络异常流量分布式检测研究》文中指出随着计算机科学和网络技术的高速发展,互联网的开放性和共享性等优点越来越明显,网络信息技术被运用到诸多领域,应用范围遍及世界每个角落的政治、经济、金融、教育和军事等领域。由于计算机及网络的脆弱性、网络协议的缺陷和隐藏的安全漏洞,给网络安全带来极大威胁。网络流量数据和网络日志蕴含着丰富的有价值信息,在用户行为分析、上网行为管理、入侵检测和网络管理等许多领域具有非常高的价值,最初的网络数据处理方式是使用单台计算机对数据进行计算分析,单台处理设备在CPU、I/O与存储方面的性能受到硬件当时硬件发展水平的限制且没有扩展性。面对当今高速发展的高性能硬件设备,导致系统产生数据量和网络中传输的流量呈现几何级数级别增加,传统检测方法无法满足大规模数据分析对时间和效率的要求,在实际应用中对数据分析的处理时间要求越来越高,具备高吞吐和低时延的并行计算成为了数据处理的重要指标,分布式异常检测的研究成为异常检测研究领域的新风向标。针对网络安全形势日趋严峻和海量网络数据快速增长的背景下,本文设计并实现基于云计算的分布式异常网络流量检测的实验,通过云计算对大规模数据的存储和计算能力,解决入侵检测、网络流量分析及日志数据的采集、存储和分析面临的主要瓶颈问题,运用Hadoop的MapReduce分布式并行计算模型,能够高效和可靠地并行处理大规模数据集。本文有关网络异常流量分布式检测的主要研究内容如下:（1）分布式异常检测平台架构研究通过需求分析完成分布式入侵检测平台架构设计,整体架构分为网络采集、分布式存储和异常检测分析三个层次,按照需求完成网络数据采集、数据存储和数据异常检测的实验环境的搭建,通过训练样本训练建立异常检测模型,使用历史特征形成特征异常检测特征库,可以提高异常检测系统的数据处理能力,提高检测效率和检测准确率,可以扩展系统的学习能力挖掘分析更深层次的信息。（2）网络数据采集和网络日志收集研究采用Flume从多源前端服务器中采集日志和告警信息等网络日志数据存储到HDFS分布式文件系统中,使用Sniffer技术采集网络流量并对网络流量进行特征提取,采集端运用WinPcap与LibPcap采集网络数据,实现会话连接重构方式提取网络流量并存储特征值,将KDD99格式特征数据传送到分析处理系统的HDFS文件系统中,对入侵告警信息进行相关性融合分析。（3）数据分析算法研究将模糊C-均值聚类算法、词汇分割分类算法和统计学方法应用到采集的网络流量和网络日志数据,验证算法的可行性和检验分析结果的准确率。通过预处理网络数据和使用基于网络流量相关性的模糊C-均值聚类算法完成聚类分析,提出网络流量相关性四关键要素和基于权值的目标函数计算方法,从训练样本数据获取聚类簇中心值和聚类类型,使用异常方差统计的方法,检测分布式拒绝服务攻击行为,并构建历史特征库满足对未来数据快速分析的需求。（4）基于分布式的网络异常检测研究将机器学习算法和MapReduce分布式计算模型结合在Hadoop平台上进行并行化处理,将存储在HDFS分布式文件系统中网络采集数据、日志和告警信息,采用MapReduce和Flume等分布式计算技术完成分布式异常检测实验、融合告警信息,通过聚类算法和分类算法深入挖掘数据中的异常信息和异常网络流量,对分布式异常检测的时间效率、准确率、漏报率和误报率进行了分析。综上所述,本论文构建的网络异常流量分析实验有效地解决了网络数据的采集、存储与异常分析等问题,融合了Hadoop与数据挖掘各自的优势,充分发挥了Hadoop分布式计算框架的高扩展性和高吞吐性等特性,利用数据挖掘算法深入检测网络事件中的异常信息,形成一整套比较完整且准确度较高的采集、存储、分析和特征建立过程。
陈金健[10]（2018）在《基于安全数据交换技术的智慧园区网络的设计》文中研究表明自2012年国家各部委相继启动智慧城市相关的试点工作以来,各领域智慧化建设成果显着,通过基础网络和IT设施对城市基础设施进行智慧化改造,为城市治理决策提供全面的数据应用服务,网络作为底层的支撑系统,是智慧城市发展的根基。目前来看,智慧城市的网络建设还在摸索阶段,各地都在以自己的需求来规划,没有形成统一的标准,同时还面临日益严峻的信息安全的威胁,因此规划设计一套稳定、安全、先进的网络架构显得尤其重要。本论文分析了智慧城市建设中网络的建设意义和背景,面临的巨大的挑战,网络设计所使用的网络技术及设计思路。利用相关技术构建一套可靠稳定、安全全面的网络体系。从网络的层次化设计、云计算虚拟化设计、数据安全交换以及系统化系统设计思想进行规划设计,构建一个新模式、新技术、一体化的智慧园区基础网络。
二、园区网络分布式入侵检测及分析系统的实现（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、园区网络分布式入侵检测及分析系统的实现（论文提纲范文）
（1）基于光纤传感技术的铁路安全智能监测与识别方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分布式声波传感器应用研究现状 |
| 1.2.2 列车运行状态监测研究现状 |
| 1.2.3 铁路周界入侵事件识别研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容和结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 2 Ф-OTDR分布式光纤振动传感系统基本原理 |
| 2.1 光纤瑞利散射原理 |
| 2.2 光时域反射(OTDR)技术简介 |
| 2.3 Ф-OTDR系统的工作原理 |
| 2.4 Ф-OTDR系统的典型结构 |
| 2.4.1 直接探测结构 |
| 2.4.2 相干探测结构 |
| 2.5 Ф-OTDR系统中的噪声及性能参数 |
| 2.5.1 光纤局部双折射变化引起的偏振相关噪声 |
| 2.5.2 激光器频率漂移引起的曲线畸变 |
| 2.5.3 性能参数 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 信号采集与可视化分析 |
| 3.1 实验信号 |
| 3.2 铁路现场环境信号 |
| 3.2.1 重载铁路列车运行信号 |
| 3.2.2 铁路周界入侵事件信号 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 Ф-OTDR分布式光纤振动信号去噪方法研究 |
| 4.1 小波阈值去噪 |
| 4.2 谱减法去噪 |
| 4.3 维纳滤波法去噪 |
| 4.4 EMD-CIIT去噪 |
| 4.4.1 经验模态分解 |
| 4.4.2 信噪比 |
| 4.4.3 皮尔逊相关系数 |
| 4.4.4 EMD阈值函数 |
| 4.4.5 实验结果 |
| 4.5 CEEMDAN-IT去噪 |
| 4.5.1 EMD的改进版本 |
| 4.5.2 能量密度与平均周期法确定分界点 |
| 4.5.3 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 DAS技术在重载铁路列车运行状态监测中的应用 |
| 5.1 去噪处理 |
| 5.1.1 小波分解去噪 |
| 5.1.2 五点三次平滑滤波 |
| 5.1.3 评价指标 |
| 5.2 计算差值信号提取时域特征 |
| 5.3 基于动态阈值获取有效信号 |
| 5.4 识别方法 |
| 5.4.1 连通区域标记 |
| 5.4.2 传统Canny边缘检测算法 |
| 5.4.3 改进的Canny算法 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于Ф-OTDR的铁路周界入侵事件识别方法研究 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 信号处理 |
| 6.2.1 分帧 |
| 6.2.2 去噪 |
| 6.3 特征提取 |
| 6.3.1 时域特征 |
| 6.3.2 频域特征 |
| 6.3.3 梅尔频率倒谱系数 |
| 6.3.4 LDA特征降维及可视化 |
| 6.4 分类原理 |
| 6.4.1 集成学习 |
| 6.4.2 XGBoost |
| 6.4.3 超参数选择 |
| 6.4.4 评价指标 |
| 6.5 实验结果 |
| 6.5.1 XGBoost模型训练 |
| 6.5.2 超参数调整与优化 |
| 6.5.3 识别结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要工作与结论 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）信息物理融合环境下网络攻击的微电网弹性控制策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 CPS综合安全与弹性控制 |
| 1.2.1 网络攻击与CPS安全 |
| 1.2.2 弹性控制 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 入侵与攻击检测技术 |
| 1.3.2 状态与控制重构技术 |
| 1.3.3 多智能体的弹性一致性技术 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第2章 微电网CPS建模及控制架构研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 微电网CPS建模 |
| 2.2.1 微电网典型CPS结构 |
| 2.2.2 CPS过程流与网络攻击基本模型 |
| 2.3 分布式电源建模 |
| 2.3.1 光伏模型 |
| 2.3.2 风机模型 |
| 2.3.3 微型燃气轮机模型 |
| 2.3.4 储能电池模型 |
| 2.4 微电网分层控制架构及控制模式 |
| 2.4.1 分层控制架构及控制目标 |
| 2.4.2 微电网控制模式 |
| 2.5 控制理论基础 |
| 2.5.1 Lyapunov稳定性理论 |
| 2.5.2 基础图论知识 |
| 2.5.3 多智能体一致性理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 量测信号异常下并网微电网的恒功率控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 并网运行微电网中DG逆变器系统建模 |
| 3.2.1 恒功率控制模式下DG逆变器状态空间模型 |
| 3.2.2 基于LQR的输出反馈电流控制环设计 |
| 3.2.3 CT量测信号异常模型 |
| 3.3 基于SMO-VUFC的恒功率控制策略 |
| 3.3.1 SMO设计及稳定性分析 |
| 3.3.2 基于VUFC的增益调整机制 |
| 3.3.3 异常信号估计与状态重构 |
| 3.4 仿真实验与分析 |
| 3.4.1 典型CT故障及网络攻击场景仿真验证 |
| 3.4.2 异常信号估计方法性能比较 |
| 3.4.3 异常估计与状态重构策略性能验证 |
| 3.5 章节小结 |
| 第4章 控制信号异常下孤岛微电网的频率-有功控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微电网常规分布式频率-有功次级控制策略 |
| 4.2.1 对等模式下DG的初级控制 |
| 4.2.2 基于领导-跟随一致性的分布式次级控制 |
| 4.2.3 控制信号异常对分布式次级控制的影响分析 |
| 4.3 计及控制信号异常的分布式自适应控制策略 |
| 4.3.1 基于Artstein变换的时延补偿机制 |
| 4.3.2 基于滑模的的分布式自适应控制 |
| 4.4 仿真实验与分析 |
| 4.4.1 微电网正常运行时的控制策略性能验证 |
| 4.4.2 输入时延变化下的控制策略性能验证 |
| 4.4.3 异常控制信号影响下的控制策略性能验证 |
| 4.4.4 控制信号异常下不同控制策略性能比较 |
| 4.5 章节小结 |
| 第5章 控制决策单元异常下孤岛微电网的电压-无功控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微电网分布式电压-无功控制及FDI攻击建模 |
| 5.2.1 基于平均值估计信息的电压-无功分布式控制 |
| 5.2.2 FDI攻击下电压-无功控制策略的脆弱性分析 |
| 5.3 基于信誉机制的分布式电压-无功弹性控制策略 |
| 5.3.1 DG异常行为检测阶段 |
| 5.3.2 信誉度评估阶段 |
| 5.3.3 恶意DG辨识阶段 |
| 5.3.4 攻击抑制与恢复阶段 |
| 5.4 仿真实验与分析 |
| 5.4.1 暂态扰动场景 |
| 5.4.2 持续FDI攻击场景 |
| 5.4.3 多攻击者与共谋攻击场景 |
| 5.4.4 参数选取对所提弹性控制策略影响分析 |
| 5.5 章节小结 |
| 第6章 通信服务中断异常下孤岛微电网的电压-无功控制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 微电网常规分布式电压稳定与无功均分控制 |
| 6.2.1 微电网电气网络建模 |
| 6.2.2 基于一致性的无功功率均分控制策略 |
| 6.3 DoS攻击下基于自触发通信的电压-无功控制 |
| 6.3.1 DoS攻击建模 |
| 6.3.2 基于改进三元组自触发通信的控制策略 |
| 6.3.3 收敛性能分析 |
| 6.4 仿真实验与分析 |
| 6.4.1 负载变化下的性能验证 |
| 6.4.2 通信需求比较 |
| 6.4.3 DG即插即用下的性能验证 |
| 6.4.4 DoS攻击下的性能验证 |
| 6.4.5 高频DoS攻击下的性能比较 |
| 6.5 章节小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文结论 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（3）基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大数据研究现状 |
| 1.2.2 图神经网络研究现状 |
| 1.2.3 工控网络态势感知研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关技术介绍 |
| 2.1 Hadoop介绍 |
| 2.1.1 HDFS分布式文件系统 |
| 2.1.2 Map Reduce并行化编程模型 |
| 2.2 Flink实时计算框架 |
| 2.3 Kafka发布订阅消息系统原理 |
| 2.4 图神经网络介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 工控网络态势感知技术的研究 |
| 3.1 工控网络态势感知定义 |
| 3.2 态势提取 |
| 3.2.1 数据采集 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.2.3 特征选择 |
| 3.3 态势评估 |
| 3.3.1 态势指数计算 |
| 3.3.2 模型评估方法 |
| 3.4 态势预测 |
| 3.4.1 神经网络预测 |
| 3.4.2 支持向量机预测方法 |
| 3.4.3 复合式攻击预测方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于大数据的工控网络态势感知平台搭建 |
| 4.1 工控网络协议分析概述 |
| 4.1.1 工控网络与传统信息网络的对比 |
| 4.1.2 工控网络协议分析 |
| 4.2 基于大数据工控网络态势感知平台搭建 |
| 4.2.1 大数据框架设计 |
| 4.2.2 大数据平台搭建 |
| 4.3 Flink+Tensor Flow平台搭建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 工控网络态势感知实现与应用 |
| 5.1 工控网络态势感知实现与应用 |
| 5.1.1 数据采集与分析 |
| 5.1.2 态势评估模块实现 |
| 5.1.3 图神经网络预测模块 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）网络流量模型及异常检测技术研究（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 异常检测的定义分类及应用 |
| 1.3 异常检测研究方法 |
| 1.3.1 传统异常检测方法 |
| 1.3.2 基于机器学习方法 |
| 1.3.3 基于信息熵和小波的异常检测 |
| 1.4 异常检测面临的问题挑战 |
| 1.4.1 传统模型存在的问题 |
| 1.4.2 监督、半监督学习面临的挑战 |
| 1.5 论文主要贡献及创新点 |
| 1.6 本论文的结构安排 |
| 第二章 网络流量模型及异常检测研究综述 |
| 2.1 网络流量模型及异常检测 |
| 2.1.1 网络流量模型 |
| 2.1.2 网络流量异常检测 |
| 2.1.3 加密网络流量识别检测 |
| 2.2 基于深度学习的异常检测 |
| 2.3 基于强化学习的异常检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于熵和统计机器学习的流量研究 |
| 3.1 背景 |
| 3.2 基于统计的流量模型 |
| 3.3 模型详细设计 |
| 3.3.1 园区流量模型 |
| 3.3.2 Web流量模型 |
| 3.3.3 混合模型 |
| 3.3.4 分析与小结 |
| 3.4 基于近邻和DTW的视频检测识别方法 |
| 3.4.1 视频检测背景技术 |
| 3.4.2 设计方法 |
| 3.5 机器学习和信息熵融合的检测识别 |
| 3.5.1 信息熵平衡估计 |
| 3.5.2 流量数据平衡信息熵评估 |
| 3.5.3 熵和机器学习融合算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的流量及异常检测 |
| 4.1 深度神经网络基本理论 |
| 4.2 网络流量模型基本原理 |
| 4.2.1 卷积神经网络基本原理 |
| 4.2.2 LSTM基本原理 |
| 4.3 基于自编解码的流量模型 |
| 4.3.1 自编解码基本原理 |
| 4.3.2 模型设计 |
| 4.4 基于注意力机制的流量模型 |
| 4.4.1 基本原理 |
| 4.4.2 模型设计 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 基于TCNatt-VAE的异常检测方法 |
| 4.5.1 模型基本原理 |
| 4.5.2 异常检测模型 |
| 4.5.3 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于生成式对抗神经网络的流量及异常检测 |
| 5.1 背景 |
| 5.2 模型基本原理 |
| 5.3 基于GAN的网络流量模型 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 流量模型设计 |
| 5.4 基于GAN的流量异常检测 |
| 5.4.1 模型设计 |
| 5.5 实验结果及分析 |
| 5.5.1 流量模型 |
| 5.5.2 异常检测模型 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于强化学习的网络异常检测研究 |
| 6.1 背景及基本原理 |
| 6.1.1 背景 |
| 6.1.2 基本原理 |
| 6.2 基于强化学习的异常检测 |
| 6.2.1 问题建模 |
| 6.2.2 模型设计方法 |
| 6.3 实验过程 |
| 6.3.1 三种数据集上的实验 |
| 6.3.2 实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（5）大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外类似案例调研分析 |
| 1.2.1 国内类似项目 |
| 1.2.2 国外类似项目 |
| 1.2.3 经验借鉴 |
| 1.3 研究内容及本文结构 |
| 第二章 智能化系统总体规划方案设计 |
| 2.1 项目背景调研分析 |
| 2.1.1 项目背景分析及项目设计定位 |
| 2.1.2 新技术发展调研分析 |
| 2.2 需求分析及设计目标 |
| 2.2.1 需求分析 |
| 2.2.2 设计目标 |
| 2.3 总体架构规划设计 |
| 2.3.1 建设总体架构分析 |
| 2.3.2 建筑业态智能化系统的运行模式建议 |
| 2.3.3 智能化系统综合管控模式建议 |
| 2.3.4 三种系统综合管控的集成模式比选 |
| 2.3.5 两种集成模式组合 |
| 2.3.6 综合管控平台的职能分类分析 |
| 2.4 智能化系统总体规划设计 |
| 2.5 智能化职能中心规划设计 |
| 第三章 各子系统方案设计 |
| 3.1 总体设计说明 |
| 3.1.1 设计范围 |
| 3.1.2 设计依据 |
| 3.1.3 智能化重要机房设置 |
| 3.2 视频监控系统设计 |
| 3.2.1 系统介绍 |
| 3.2.2 系统设计 |
| 3.2.3 平台设计总体要求 |
| 3.3 入侵报警系统设计 |
| 3.3.1 系统介绍 |
| 3.3.2 系统设计 |
| 3.3.3 平台设计总体要求 |
| 3.4 出入口控制(门禁)系统设计 |
| 3.4.1 系统介绍 |
| 3.4.2 系统设计 |
| 3.4.3 平台设计总体要求 |
| 3.5 电子巡更系统设计 |
| 3.5.1 系统介绍 |
| 3.5.2 系统设计 |
| 3.5.3 平台设计总体要求 |
| 3.6 建筑设备监控系统设计 |
| 3.6.1 系统介绍 |
| 3.6.2 系统设计 |
| 3.6.3 平台设计总体要求 |
| 3.7 能耗计量系统设计 |
| 3.7.1 系统介绍 |
| 3.7.2 系统设计 |
| 3.7.3 平台设计总体要求 |
| 3.8 背景音乐及应急广播系统设计 |
| 3.8.1 系统介绍 |
| 3.8.2 系统设计 |
| 3.8.3 平台设计总体要求 |
| 3.9 信息发布系统设计 |
| 3.9.1 系统介绍 |
| 3.9.2 系统设计 |
| 3.9.3 平台设计总体要求 |
| 3.10 停车场管理系统设计 |
| 3.10.1 系统介绍 |
| 3.10.2 系统设计 |
| 3.10.3 平台设计总体要求 |
| 3.11 车位引导管理系统设计 |
| 3.11.1 系统介绍 |
| 3.11.2 参考案例与分析 |
| 3.11.3 系统设计 |
| 3.11.4 平台设计总体要求 |
| 3.12 紧急求助系统设计 |
| 3.12.1 系统介绍 |
| 3.12.2 参考案例与分析 |
| 3.12.3 系统设计 |
| 3.12.4 平台设计总体要求 |
| 3.13 智能照明控制系统设计 |
| 3.13.1 系统介绍 |
| 3.13.2 参考案例与分析 |
| 3.13.3 系统设计 |
| 3.13.4 平台设计总体要求 |
| 3.14 环境监测系统设计 |
| 3.14.1 系统介绍 |
| 3.14.2 参考案例与分析 |
| 3.14.3 系统设计 |
| 3.14.4 平台设计总体要求 |
| 3.15 客流统计系统设计 |
| 3.15.1 系统介绍 |
| 3.15.2 参考案例与分析 |
| 3.15.3 系统设计 |
| 3.15.4 平台设计总体要求 |
| 3.16 能源管理系统设计 |
| 3.16.1 系统介绍 |
| 3.16.2 系统架构设计 |
| 3.16.3 系统功能设计 |
| 3.16.4 对比传统能源管理的优势 |
| 3.16.5 系统数据对接 |
| 3.16.6 系统效益分析 |
| 3.17 智能系统应用效益总结 |
| 3.17.1 设计与应用说明 |
| 3.17.2 增补智能系统应用经济价值估算 |
| 第四章 园区集成管理平台方案设计 |
| 4.1 系统简介 |
| 4.2 参考案例及分析 |
| 4.3 系统设计 |
| 4.3.1 系统总体架构 |
| 4.3.2 关键技术选型 |
| 4.3.3 系统软件功能设计指导建议 |
| 4.4 平台设计总体需求 |
| 4.4.1 子系统与平台通信接口说明 |
| 4.4.2 子系统集成需求 |
| 4.5 平台子系统集成管理功能要求 |
| 4.5.1 防盗报警系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.2 视频监控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.3 门禁系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.4 楼宇自控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.5 环境监测模块功能标准 |
| 4.5.6 智能照明控制系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.7 背景音乐系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.8 计算机网络系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.9 机房监控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.10 消防联动系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.11 电子巡更系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.12 停车场系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.13 信息发布系统集成模块功能标准 |
| 4.5.14 客流统计系统集成模块功能标准 |
| 4.6 平台重要基础功能模块 |
| 第五章 其他智慧化应用建议 |
| 5.1 高级办公楼智慧化应用 |
| 5.2 高级酒店智慧化应用 |
| 5.3 大型商业智慧化应用 |
| 总结与展望 |
| 一、论文总结 |
| 二、后续展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）基于云平台的电子政务系统安全体系结构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究缘起 |
| 1.2 研究意义与目的 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外文献研究 |
| 1.3.2 国内文献研究 |
| 1.4 研究方法与思路 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 电子政务系统安全体系分析 |
| 2.1 基于B/S架构的传统电子政务系统 |
| 2.1.1 基于B/S技术的三层结构模型 |
| 2.1.2 基于B/S技术的电子政务安全风险 |
| 2.1.3 基于B/S架构的政务内网安全体系 |
| 2.2 基于云平台的电子政务系统 |
| 2.2.1 云平台技术结构模型 |
| 2.2.2 云架构与传统政务系统安全区别 |
| 2.2.3 基于云平台的电子政务安全风险 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 电子政务中网络安全关键技术 |
| 3.1 安全规范框架 |
| 3.2 数据加密技术 |
| 3.3 认证技术与数字签名 |
| 3.4 入侵检测安全技术 |
| 3.5 防火墙技术 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于云平台电子政务系统安全体系 |
| 4.1 基于角色的安全架构 |
| 4.2 基于分层的安全架构 |
| 4.3 基于隔离的安全架构 |
| 4.4 基于可信的安全架构 |
| 4.5 基于服务的安全架构 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 x园区电子政务云平台安全体系构建 |
| 5.1 园区电子政务云概述 |
| 5.1.1 园区电子政务云简介 |
| 5.1.2 安全需求 |
| 5.1.3 构建依据 |
| 5.2 安全防护模型 |
| 5.2.1 安全防护模型 |
| 5.2.2 安全设计框架 |
| 5.3 安全管理 |
| 5.3.1 安全管理制度 |
| 5.3.2 安全管理机构 |
| 5.3.3 安全管理人员 |
| 5.3.4 安全建设管理 |
| 5.3.5 安全运维管理 |
| 5.4 安全控制框架 |
| 5.4.1 安全配置 |
| 5.4.2 信任服务控制 |
| 5.4.3 安全监控审计 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）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 |
（8）某数字化园区网络系统与网络安全的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及安排 |
| 2 某园区网需求分析 |
| 2.1 网络需求分析概述 |
| 2.2 园区情况概述 |
| 2.3 园区网络目标思想 |
| 2.4 网络设计需求分析 |
| 2.4.1 基础需求分析 |
| 2.4.2 核心层与汇聚层需求分析 |
| 2.4.3 接入层需求分析 |
| 2.4.4 其他需求分析 |
| 2.5 网络设计步骤 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 网络系统与网络安全方案设计 |
| 3.1 网络设计概述与原则 |
| 3.2 交换网络设计方案 |
| 3.2.1 业务内网-交换网络规划设计 |
| 3.2.2 办公外网-交换网络规划设计 |
| 3.2.3 智能网-交换网络规划设计 |
| 3.3 网络安全设计方案 |
| 3.3.1 业务内网内部安全部署设计 |
| 3.3.2 办公外网内部安全部署设计 |
| 3.3.3 各种网络之间安全部署设计 |
| 3.3.4 安全设备设计思路 |
| 3.4 IP地址及VLAN规划设计 |
| 3.4.1 IP地址设计 |
| 3.4.2 VLAN设计 |
| 3.4.3 VLAN划分 |
| 3.5 路由协议选择 |
| 3.6 QoS方案设计与模型选择 |
| 3.6.1 IntServ模型 |
| 3.6.2 DiffServ模型 |
| 3.7 虚拟化IRF2 技术在设计中的应用 |
| 3.7.1 传统园区网络结构及挑战 |
| 3.7.2 IRF2 技术功能简介与在本网络中的设计 |
| 3.7.3 基于IRF2 的园区网络架构 |
| 3.7.4 基于IRF2 的接入 |
| 3.7.5 基于IRF2 的路由结构和组播流结构 |
| 3.8 运维管理设计 |
| 3.8.1 SNMP的典型应用 |
| 3.8.2 SNMP支持的网管操作 |
| 3.8.3 带外管理方式设计 |
| 3.8.4 安全远程维护方式设计 |
| 3.9 设备选型依据 |
| 3.9.1 业务内网设备配置要求 |
| 3.9.2 办公外网设备配置要求 |
| 3.9.3 智能网设备配置要求 |
| 3.10 本章小结 |
| 4 网络系统与网络安全工程部署 |
| 4.1 IP和 VLAN规划 |
| 4.1.1 IP地址与vlan规划说明 |
| 4.1.2 业务内网IP地址与vlan规划 |
| 4.1.3 办公外网IP地址与vlan规划 |
| 4.1.4 智能网IP地址与vlan规划 |
| 4.2 管理IP规划 |
| 4.2.1 业务内网管理IP地址 |
| 4.2.2 办公外网管理IP地址 |
| 4.2.3 智能网管理IP地址 |
| 4.2.4 安全设备管理IP地址 |
| 4.3 路由交换网络架构部署 |
| 4.3.1 核心层交换机关键配置部署 |
| 4.3.2 汇聚层交换机配置 |
| 4.3.3 交换机基础配置 |
| 4.3.4 QoS部署方案 |
| 4.3.5 路由器基本配置 |
| 4.4 网络安全配置部署 |
| 4.4.1 防火墙配置 |
| 4.4.2 入侵检测配置 |
| 4.4.3 上网行为管理配置 |
| 4.5 基于SNMP协议监控部署 |
| 4.5.1 设备上SNMP部署 |
| 4.5.2 网络管理服务器部署 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统测试与结果 |
| 5.1 测试概述 |
| 5.2 测试原则 |
| 5.3 测试方案 |
| 5.4 测试项目 |
| 5.4.1 网络系统连通性测试 |
| 5.4.2 QoS功能测试 |
| 5.4.3 网络设备可靠性测试 |
| 5.4.4 网络安全性测试 |
| 5.4.5 网络管理测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于Hadoop的网络异常流量分布式检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究切入点 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.5 本文结构组织 |
| 第2章 相关技术研究 |
| 2.1 网络安全主要威胁 |
| 2.2 入侵检测系统概述 |
| 2.3 分布式基础架构HADOOP研究 |
| 2.4 异常网络流量检测方法 |
| 2.5 入侵检测数据集 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 网络数据采集算法和系统研究 |
| 3.1 数据采集系统分析 |
| 3.2 网络日志采集与存储 |
| 3.3 网络流量采集与数据格式转换 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 网络异常数据分析方法研究 |
| 4.1 基于聚类算法的特征分析研究 |
| 4.2 基于词汇分割的分类方法研究 |
| 4.3 基于关联性的入侵有效性分析 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 分布式并行化网络异常流量分析研究 |
| 5.1 分布式处理需求分析 |
| 5.2 分布式WEB日志异常网络访问并行化检测 |
| 5.3 分布式集群的聚类网络异常流量检测 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表论文及科研工作 |
（10）基于安全数据交换技术的智慧园区网络的设计（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 智慧园区的概念、发展和现状 |
| 1.1.2 智慧园区面临的威胁和挑战 |
| 1.1.3 智慧园区与数据安全交换相结合的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 园区网络的设计概况及关键技术 |
| 2.1 园区网络的设计原则 |
| 2.2 安全数据交换技术介绍 |
| 2.2.1 工作原理 |
| 2.2.2 技术特性 |
| 2.2.3 硬件架构 |
| 2.3 园区网络的组网模式介绍 |
| 2.3.1 典型的三层结构模型 |
| 2.3.2 冗余的环网组网结构 |
| 2.3.3 新型的扁平化组网架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 园区网络的需求分析 |
| 3.1 业务需求; |
| 3.1.1 一体化的基础网络环境构建 |
| 3.1.2 统一的计算资源应用环境 |
| 3.1.3 网络区域间的安全隔离需求 |
| 3.2 建设需求 |
| 3.2.1 基础网络建设 |
| 3.2.2 数据中心建设 |
| 3.2.3 安全防护系统建设 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 园区网络的设计实现 |
| 4.1 基础网络系统设计 |
| 4.1.1 网络拓扑结构设计 |
| 4.1.2 IP地址规划设计 |
| 4.1.3 路由规则设计 |
| 4.1.4 网络设备配置要点 |
| 4.1.5 核心交换机配置 |
| 4.1.6 接入交换机配置 |
| 4.1.7 网络管理平台软件建设 |
| 4.2 云计算平台系统设计 |
| 4.2.1 云平台架构设计 |
| 4.2.2 虚拟化系统设计 |
| 4.2.3 服务器硬件配置 |
| 4.2.4 服务器软件配置 |
| 4.2.5 网络设计 |
| 4.2.6 存储设计 |
| 4.2.7 管理设计 |
| 4.3 安全防护系统设计 |
| 4.3.1 网络出口安全系统设计 |
| 4.3.2 安全数据交换系统设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 园区网络数据安全交换的实现与测试 |
| 5.1 安全数据交换系统配置实现 |
| 5.1.1 安全数据交换配置准备 |
| 5.1.2 数据库同步的实现 |
| 5.1.3 数据传输的实现 |
| 5.1.4 文件交换的实现 |
| 5.2 网络性能测试 |
| 5.2.1 网络性能测试方案 |
| 5.2.2 网络性能测试结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间本人公开发表的着作 |
| 致谢 |
四、园区网络分布式入侵检测及分析系统的实现（论文参考文献）
- [1]基于光纤传感技术的铁路安全智能监测与识别方法研究[D]. 孟鹤. 北京交通大学, 2021
- [2]信息物理融合环境下网络攻击的微电网弹性控制策略[D]. 马良. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用[D]. 刘杰. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(08)
- [4]网络流量模型及异常检测技术研究[D]. 周琨. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计[D]. 叶茂. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]基于云平台的电子政务系统安全体系结构研究[D]. 陈洁伊. 江汉大学, 2020(08)
- [7]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)
- [8]某数字化园区网络系统与网络安全的设计与实现[D]. 王磊. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [9]基于Hadoop的网络异常流量分布式检测研究[D]. 马晓亮. 西南大学, 2019(01)
- [10]基于安全数据交换技术的智慧园区网络的设计[D]. 陈金健. 苏州大学, 2018(04)