环境音频数据分类技术的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-12页 |
| 1.1.1 蠕虫技术 | 第8-10页 |
| 1.1.2 蠕虫检测技术 | 第10-12页 |
| 1.2 攻击特征自动提取技术 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于主机和基于网络的特征提取 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于漏洞和基于漏洞利用的特征提取 | 第14-15页 |
| 1.2.3 设计目标与评价标准 | 第15页 |
| 1.2.4 现有方法的局限性 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的工作 | 第16页 |
| 1.4 章节组织 | 第16-18页 |
| 第二章 NSG 系统基本框架设计 | 第18-27页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 NSG 可行性分析 | 第18-19页 |
| 2.3 NSG 现状分析 | 第19-24页 |
| 2.3.1 简单环境 | 第19-20页 |
| 2.3.2 一般环境 | 第20-21页 |
| 2.3.3 复杂环境 | 第21-24页 |
| 2.4 NSG 框架 | 第24-26页 |
| 2.5 小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于分布式蜜罐系统的攻击样本捕获模型 | 第27-36页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 相关背景 | 第27-28页 |
| 3.3 DHACM 的分层体系结构 | 第28-32页 |
| 3.3.1 事件层 | 第28-29页 |
| 3.3.2 数据模型层 | 第29-30页 |
| 3.3.3 攻击检测模型 | 第30-32页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第32-35页 |
| 3.4.1 环境设置 | 第32页 |
| 3.4.2 检测模型的训练 | 第32-33页 |
| 3.4.3 噪声过滤效果的验证 | 第33-34页 |
| 3.4.4 结论 | 第34-35页 |
| 3.5 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 一种简单抗噪的特征提取算法 | 第36-45页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 算法介绍 | 第36-39页 |
| 4.2.1 相关定义 | 第36-37页 |
| 4.2.2 简单的特征提取问题 | 第37页 |
| 4.2.3 问题与解决方法 | 第37-38页 |
| 4.2.4 可行性分析 | 第38-39页 |
| 4.3 简单抗噪的攻击特征自动提取算法描述 | 第39-41页 |
| 4.3.1 算法的流程 | 第39-40页 |
| 4.3.2 各具体步骤 | 第40-41页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第41-44页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第41-42页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第42-44页 |
| 4.5 小结 | 第44-45页 |
| 总结与展望 | 第45-47页 |
| 一、本文工作总结 | 第45页 |
| 二、下一步工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 个人简历及攻读硕士期间发表的论文 | 第51页 |
