基于SSE的空中交通管理ATM信息安全保障方法的研究
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空中交通管理ATM(Air Traffic Management,简称:空管)系统是一个采用航空卫星、数据链和计算机网络等综合技术的复杂的智能化信息系统,它将航空通信、导航、监视和自动化设施联接起来,为机场、航空公司和航空器等提供气象、航行情报和空中交通管制ATC(Air Traffic Control)等方面的信息服务,保障航空交通运输的安全运行。本文将安全系统工程SSE(Systems Security Engineering)理论应用到空管系统的信息安全保障和评估中,结合系统动态控制DSC(Dynamic System Control)的思想,提出了空管系统信息安全保障的方法。主要的创新点如下:第一,提出了动态的空管系统信息安全评估模型。建立了以静态、动态和状态评估为基础的空管系统信息安全综合评估理论体系;提出了基于安全基线策略的信息安全保障评价指标体系;为空管系统信息安全等级评定奠定了理论基础。第二,提出了基于神经网络模型的空管系统信息安全等级评估方法理论,提出了基于改进BP神经网络和基于径向基RBF神经网络的空管系统信息安全评估方法,实现了空中交通管理信息安全等级评价。第三,提出了基于SAP的空管系统业务数据安全访问方法。针对空管系统业务数据库的安全访问,提出了基于安全访问路径SAP(Secure Access Path)的空管系统业务数据安全访问方法,防御和阻止各种恶意的入侵攻击。该方法在安全接入节点SN采用Diameter实现了空管安全系统的统一身份认证,为空管系统重点数据库的访问提供了信息安全保障。本文部分成果已经采用空管系统实际的运行数据进行了测试,实验结果表明:本文的研究成果满足空管系统实际的需求,符合空管系统运行规则,对空管系统的信息安全保障和等级评定具有一定的实际应用价值。
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
第一章 绪论 | 第7-25页 |
1.1 背景和意义 | 第7-9页 |
1.2 研究现状 | 第9-22页 |
1.2.1 空管信息安全国际研究现状 | 第9-16页 |
1.2.1.1 美国 | 第10-15页 |
1.2.1.2 俄罗斯 | 第15页 |
1.2.1.3 日本 | 第15-16页 |
1.2.2 空管信息安全国内研究现状 | 第16-20页 |
1.2.3 空管系统信息安全保障关键技术 | 第20-22页 |
1.3 论文计划研究内容和组织结构 | 第22-25页 |
1.3.1 主要研究内容 | 第22-23页 |
1.3.2 组织结构 | 第23-25页 |
第二章 空中交通管理ATM 信息安全保障体系结构 | 第25-41页 |
2.1 空中交通管理空管系统三层模型 | 第26-28页 |
2.2 空中交通管理空管系统信息安全隐患和系统漏洞分析 | 第28-31页 |
2.2.1 系统漏洞 | 第28-29页 |
2.2.2 安全隐患 | 第29-31页 |
2.3 基于PKI 的可信任的空中交通管理ATM 信息安全保障体系结构 | 第31-39页 |
2.3.1 PKI 体系结构 | 第35-38页 |
2.3.2 航空电信网ATN 交叉认证环境 | 第38-39页 |
2.4 本章小结 | 第39-41页 |
第三章 空中交通管理ATM 信息安全保障综合评价模型 | 第41-73页 |
3.1 信息安全评价模型 | 第41-43页 |
3.2 空管信息安全保障框架 | 第43-66页 |
3.2.1 空管信息安全综合评价模型 | 第45-50页 |
3.2.2 空管信息安全系统评估方案和流程 | 第50-52页 |
3.2.3 空管信息安全评价指标体系 | 第52-57页 |
3.2.3.1 信息安全的安全基线政策 | 第52-54页 |
3.2.3.3 基于安全基线的信息安全保障评价指标体系 | 第54-57页 |
3.2.4 空管信息安全基础指标 | 第57-61页 |
3.2.4.1 民航空管信息系统中信息的分类 | 第57-59页 |
3.2.4.2 民航空管信息系统中信息安全保护等级的确定 | 第59-61页 |
3.2.5 信息安全状态观测属性定义和量化 | 第61-66页 |
3.2.5.1 信息安全属性的量化定义 | 第61-62页 |
3.2.5.2 D-S 证据理论 | 第62-64页 |
3.2.5.3 D-S 证据理论在安全属性量化中的应用 | 第64-66页 |
3.3 模型仿真及结果分析 | 第66-71页 |
3.4 本章小结 | 第71-73页 |
第四章 空中交通管理ATM 综合决策的信息安全保障评价方法 | 第73-99页 |
4.1 BP 模型神经网络基本原理与算法 | 第73-77页 |
4.1.1 ANN 的BP 模型 | 第73-74页 |
4.1.2 网络误差与权值调整 | 第74-75页 |
4.1.3 BP 算法推导 | 第75-77页 |
4.2 空管系统信息安全评估的BP 神经网络模型 | 第77-85页 |
4.2.1 仿真及测试 | 第79-85页 |
4.3 RBF 模型神经网络空中交通管理ATM 信息安全评估 | 第85-97页 |
4.3.1 径向基神经网络原理 | 第85-88页 |
4.3.2 空管安全评估的RBF 神经网络模型 | 第88-97页 |
4.3.2.1 空管系统信息安全评估指标的选取 | 第88-92页 |
4.3.2.2 安全等级的划分 | 第92-93页 |
4.3.2.3 RBF 网络设计及仿真分析 | 第93-97页 |
4.4 本章小结 | 第97-99页 |
第五章 基于SAP 的空中交通管理ATM 业务数据安全访问方法 | 第99-113页 |
5.1 空管系统数据处理 | 第99-101页 |
5.2 基于SN 的安全访问路径 | 第101-104页 |
5.3 基于Diameter 的空中交通管理ATM 全系统的统一认证 | 第104-105页 |
5.4 仿真实验与结果性分析 | 第105-111页 |
5.4.1 静态情况下通信成功的概率 | 第105-107页 |
5.4.2 动态修复情况下通信成功的概率 | 第107-110页 |
5.4.3 覆盖网络抵御DDoS 能力的仿真比较 | 第110-111页 |
5.5 本章小结 | 第111-113页 |
第六章 总结 | 第113-117页 |
6.1 研究工作 | 第113-114页 |
6.2 取得成果 | 第114-116页 |
6.3 存在的问题和未来研究思路 | 第116-117页 |
参考文献 | 第117-123页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第123-124页 |
在攻读博士期间发表的学术论文 | 第123页 |
在攻读博士期间参加的科研项目 | 第123-124页 |
感谢 | 第124页 |
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