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虚拟化环境下Rootkit检测系统关键技术研究
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虚拟化环境下Rootkit检测系统关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-20页
　　1.1 研究背景及意义第12-13页
　　1.2 国内外研究现状第13-17页
　　　　1.2.1 入侵检测架构第13-15页
　　　　1.2.2 虚拟环境下Rootkit检测技术第15-16页
　　　　1.2.3 人工智能算法第16-17页
　　1.3 本文主要研究内容第17-18页
　　1.4 本文的组织结构第18-20页
第二章 相关技术研究第20-30页
　　2.1 Xen虚拟化技术概述第20-23页
　　　　2.1.1 Xen虚拟化体系结构第20-21页
　　　　2.1.2 Xen的内存虚拟化第21-22页
　　　　2.1.3 虚拟机间通信机制第22-23页
　　2.2 Rootkit实现机制第23-26页
　　　　2.2.1 用户模式Rootkit第24页
　　　　2.2.2 内核模式Rootkit第24-25页
　　　　2.2.3 虚拟模式Rootkit第25-26页
　　　　2.2.4 Rootkit分类对比第26页
　　2.3 虚拟机自省技术第26-28页
　　　　2.3.1 VMI概念第26-27页
　　　　2.3.2 VMI的实现方式第27-28页
　　2.4 系统工程方法第28-29页
　　　　2.4.1 人工智能方法第28页
　　　　2.4.2 系统优化技术第28-29页
　　2.5 本章小结第29-30页
第三章 虚拟化环境下基于职能分离的Rootkit检测系统架构第30-46页
　　3.1 Rootkit检测系统安全需求与假设第30-35页
　　　　3.1.1 系统安全需求第30-32页
　　　　3.1.2 设计目标第32-33页
　　　　3.1.3 安全假设第33-35页
　　3.2 基于职能分离的XenMatrix系统架构第35-38页
　　　　3.2.1 XenMatrix系统结构第35-37页
　　　　3.2.2 XenMatrix系统的工作原理第37-38页
　　　　3.2.3 安全性分析第38页
　　3.3 XenMatrix系统架构的关键模块设计第38-45页
　　　　3.3.1 NNDRM检测模型结构第38-40页
　　　　3.3.2 检测频率自适应调整策略第40-42页
　　　　3.3.3 行为特征捕获模块第42-45页
　　3.4 本章小结第45-46页
第四章 基于智能优化算法的Rootkit模型检测算法第46-64页
　　4.1 人工神经网络概述第46-48页
　　　　4.1.1 BP神经网络第46-47页
　　　　4.1.2 Hopfield神经网络第47页
　　　　4.1.3 人工神经网络模型的选取第47-48页
　　4.2 基于BP神经网络的NNDRM检测模型第48-56页
　　　　4.2.1 NNDRM模型的构建第48-49页
　　　　4.2.2 行为特征的量化算法第49-50页
　　　　4.2.3 输出结果的解码算法第50页
　　　　4.2.4 XenDRA检测算法设计第50-53页
　　　　4.2.5 XenDRA检测算法的MATLAB仿真第53-56页
　　4.3 基于改进QPSO优化XenDRA的检测算法XenMDRA第56-62页
　　　　4.3.1 QPSO算法概述第56-58页
　　　　4.3.2 QPSO算法改进研究第58页
　　　　4.3.3 XenMDRA检测算法设计第58-60页
　　　　4.3.4 XenMDRA检测算法的MATLAB仿真第60-62页
　　4.4 本章小结第62-64页
第五章 实验及结果分析第64-72页
　　5.1 实验环境构建第64-66页
　　　　5.1.1 实验平台配置第64页
　　　　5.1.2 Xen虚拟化环境第64-65页
　　　　5.1.3 XenMatrix原型系统第65-66页
　　5.2 检测结果第66-67页
　　5.3 性能指标评估第67-70页
　　　　5.3.1 检测系统有效性分析第67-68页
　　　　5.3.2 检测系统性能分析第68-70页
　　5.4 本章小结第70-72页
第六章 总结与展望第72-74页
　　6.1 总结第72页
　　6.2 下一步工作第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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