混合入侵检测在网络风险评估中的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·课题研究现状 | 第10-11页 |
| ·目前存在的主要问题 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 风险评估关键理论技术 | 第14-23页 |
| ·风险评估理论研究 | 第14-18页 |
| ·风险评估术语 | 第14-15页 |
| ·风险评估要素 | 第15-16页 |
| ·风险评估流程 | 第16-18页 |
| ·入侵检测理论研究 | 第18-22页 |
| ·相关定义 | 第18-19页 |
| ·入侵检测技术分类 | 第19-20页 |
| ·入侵检测的性能评价指标 | 第20-21页 |
| ·入侵检测技术存在的主要问题 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 混合入侵检测模型研究 | 第23-31页 |
| ·混合入侵检测模型 | 第23-24页 |
| ·基于主成分分析的异常入侵检测 | 第24-27页 |
| ·主成分分析算法分析 | 第25-27页 |
| ·基于自组织映射网络的误用入侵检测 | 第27-29页 |
| ·自组织映射神经网络技术的学习过程 | 第28页 |
| ·SOM 技术的优点 | 第28-29页 |
| ·实验结果分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 入侵检测在风险评估中的研究应用 | 第31-43页 |
| ·报警关联技术 | 第31-33页 |
| ·报警关联方法分类 | 第32页 |
| ·关联算法研究现状 | 第32-33页 |
| ·因果图技术研究 | 第33-34页 |
| ·因果图知识表达方式 | 第33-34页 |
| ·基于因果图的入侵关联算法 | 第34-40页 |
| ·因果图定义 | 第34页 |
| ·关联算法理论研究 | 第34-36页 |
| ·报警关联算法 | 第36-37页 |
| ·关联算法实验验证 | 第37-38页 |
| ·因果图动态学习修正算法研究 | 第38-40页 |
| ·入侵检测在网络风险评估的应用研究 | 第40-42页 |
| ·信息网络风险识别 | 第40-41页 |
| ·网络威胁分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 信息网络风险评估系统的设计与实现 | 第43-48页 |
| ·总体概述 | 第43-44页 |
| ·系统设计目标 | 第43页 |
| ·系统总体结构 | 第43-44页 |
| ·系统模块设计 | 第44-45页 |
| ·任务配置模块 | 第44页 |
| ·数据分析模块 | 第44页 |
| ·威胁分析模块 | 第44页 |
| ·脆弱性识别模块 | 第44-45页 |
| ·风险计算模块 | 第45页 |
| ·系统主要功能实现 | 第45-47页 |
| ·异常检测模块功能实现 | 第45-47页 |
| ·误用检测模块功能实现 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 总结和展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48-49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 详细摘要 | 第55-67页 |
