基于统计特征的网络入侵检测技术研究
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基于统计特征的网络入侵检测技术研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
第一章 绪论
第8-12页
· 研究背景及研究意义
第8-9页
· 国内外研究现状
第9-10页
· 主要研究内容及论文结构
第10-12页
· 主要研究内容
第10-11页
· 论文结构
第11-12页
第二章 入侵检测技术基础
第12-28页
· 网络入侵原理
第12-14页
· 网络中的安全问题
第12页
· 网络入侵的一般步骤
第12-13页
· 常见入侵技术
第13-14页
· 入侵检测的概念
第14-15页
· 入测检测系统的分类
第15-18页
· 基于主机的入侵检测系统
第15-16页
· 基于网络的入侵检测系统
第16-17页
· 分布式入侵检测系统
第17-18页
· 入侵检测技术概述
第18-21页
· 常见的异常入侵检测技术
第18-20页
· 常见的误用入侵检测技术
第20-21页
· 入侵检测模型
第21-25页
· IDES模型
第21-22页
· CIDF模型
第22-23页
· Agent模型
第23-24页
· 蜜罐模型
第24-25页
· 入侵检测系统现有问题与发展方向
第25-27页
· 入侵检测系统的问题
第25-26页
· 入侵检测系统的发展方向
第26-27页
· 本章小结
第27-28页
第三章 网络流量统计特征的设计与流量识别算法
第28-40页
· 网络流量分析技术
第28-29页
· 包过滤技术
第28页
· 深度包检测技术
第28-29页
· 动态流量检测技术
第29页
· 基于统计特征的流量识别技术的算法设计
第29-36页
· 算法的思想与流程
第29-30页
· 应用会话流统计特征设计
第30-34页
· 特征模型库的设计与生成
第34-36页
· 基于相对熵的识别算法
第36-37页
· 基于相对熵的特征选择算法
第37-39页
· 算法思想
第38页
· 算法伪代码
第38-39页
· 本章总结
第39-40页
第四章 基于支持向量机和统计特征的入侵检测模型
第40-52页
· 支持向量机基本原理
第40-43页
· 统计学习理论
第40-41页
· 线性分类函数
第41-43页
· 核函数
第43页
· 基于Fisher距离的有向无环图支持向量机
第43-47页
· 多类支持向量机
第43-44页
· Fisher距离
第44-46页
· 基于Fisher距离的有向无环图支持向量机
第46-47页
· 流量识别算法的设计
第47-48页
· 统计特征的DAGSVM模型
第47页
· 算法的整体流程
第47-48页
· 实验及结果分析
第48-51页
· 本章小结
第51-52页
第五章 入侵检测系统的设计与实现
第52-69页
· 系统基本架构设计
第52-53页
· 系统的模块设计
第53-60页
· 协议解码模块
第53-54页
· 会话管理模块
第54-56页
· 模型训练模块
第56-58页
· 入侵检测模块
第58-60页
· 系统的实现与测试
第60-68页
· 代码结构
第60-62页
· 系统的实现
第62-64页
· 测试结果分析
第64-68页
· 本章小结
第68-69页
第六章 总结与展望
第69-71页
· 论文工作总结
第69页
· 未来工作展望
第69-71页
参考文献
第71-74页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
第74-75页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
第75-76页
致谢
第76页
本篇论文共
76
页,
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