| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 选题意义 | 第12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 入侵检测技术研究现状 | 第13页 |
| 1.3.2 蜜罐系统研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 D-S证据理论研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文安排 | 第15-16页 |
| 2 相关技术研究 | 第16-32页 |
| 2.1 入侵检测技术研究 | 第16-21页 |
| 2.1.1 入侵检测系统概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 入侵检测系统分类 | 第17-18页 |
| 2.1.3 入侵检测系统构成 | 第18-19页 |
| 2.1.4 入侵检测系统关键技术 | 第19-21页 |
| 2.2 蜜罐技术研究 | 第21-27页 |
| 2.2.1 蜜罐的基本配置 | 第22-23页 |
| 2.2.2 蜜罐的分类 | 第23-26页 |
| 2.2.3 蜜罐的安全价值 | 第26-27页 |
| 2.3 D-S证据理论 | 第27-29页 |
| 2.3.1 D-S证据理论的概念 | 第27-29页 |
| 2.3.2 D-S证据理论合成规则 | 第29页 |
| 2.4 VMAWRE vSPHERE云平台 | 第29-31页 |
| 2.4.1 VMware vSphere架构 | 第29-30页 |
| 2.4.2 VMware vSphere的操作系统 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于D-S据理论的私有云入侵检测系统设计 | 第32-47页 |
| 3.1 入侵检测系统总体设计 | 第32-35页 |
| 3.1.1 系统概述 | 第32-33页 |
| 3.1.2 入侵检测模型 | 第33-35页 |
| 3.2 入侵检测特征的选取 | 第35-37页 |
| 3.2.1 snort规则设定 | 第35-36页 |
| 3.2.2 alert特征值选取 | 第36-37页 |
| 3.3 入侵检测系统设计 | 第37-46页 |
| 3.3.1 数据采集模块 | 第37-39页 |
| 3.3.2 数据预处理模块 | 第39-40页 |
| 3.3.3 入侵检测模块 | 第40-41页 |
| 3.3.4 证据理论融合模块 | 第41-45页 |
| 3.3.5 日志防护模块 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 系统实现和测试 | 第47-59页 |
| 4.1 VMWARE VSPHERE平台的搭建 | 第47-52页 |
| 4.1.1 VMware ESXi的搭建 | 第47-50页 |
| 4.1.2 vSphere Client连接ESXi | 第50-52页 |
| 4.2 HONEYD蜜罐搭建与测试 | 第52-54页 |
| 4.2.1 Honeyd蜜罐搭建 | 第52-53页 |
| 4.2.2 Honeyd蜜罐测试 | 第53-54页 |
| 4.3 攻击测试 | 第54-58页 |
| 4.3.1 实验环境介绍 | 第54-55页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-60页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |