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基于接触跟踪的恶意软件传播检测方法及应用研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
1 绪论第10-20页
   ·研究背景第10-14页
     ·恶意软件的概念第10-11页
     ·恶意软件的传播第11-12页
     ·恶意软件的危害第12-13页
     ·恶意软件的防范问题第13-14页
   ·研究意义和目标第14-15页
   ·恶意软件的检测技术研究现状第15-18页
   ·本文结构第18-20页
2 基于动态累计异常行为特征的蠕虫检测算法研究第20-48页
   ·网络蠕虫的研究状况第20-25页
     ·网络蠕虫的定义第20-21页
     ·网络蠕虫的功能模块第21-23页
     ·网络蠕虫的传播途径第23-24页
     ·网络蠕虫的扫描方法第24-25页
   ·基于累计异常行为特征检测算法第25-33页
     ·基本算法描述第26-27页
     ·动态时间窗口优化第27-28页
     ·相似度优化第28-33页
   ·自适应动态调整算法第33-41页
     ·动态调整模型第34-37页
     ·动态调整算法第37-38页
     ·动态调整算法优化第38-41页
   ·系统实现结构第41-43页
   ·实验仿真第43-46页
   ·本章小结第46-48页
3 基于接触跟踪的 P2P 模式 Botnet 的检测和治理第48-98页
   ·Botnet 介绍第48-59页
     ·Botnet 定义第48页
     ·Botnet 的特点第48-50页
     ·Botnet 的危害第50-51页
     ·Botnet 分类第51-52页
     ·典型P2P 模式Botnet 分析第52-58页
     ·相关研究工作第58-59页
   ·接触跟踪模式原理第59-62页
   ·单点特征检测模块第62-73页
     ·基于多特征模式归类的单点检测算法结构第64-65页
     ·差分熵计算第65-67页
     ·基于卡尔曼滤波的数据流量预测算法第67-71页
     ·基于EWMA 多特征融合算法第71-73页
   ·多点接触跟踪模块第73-84页
     ·简单跟踪算法第74-75页
     ·最优路径算法第75-77页
     ·因果跟踪链算法第77-80页
     ·动态阈值算法第80-82页
     ·算法改进第82-84页
   ·移除模块第84-88页
     ·免疫策略第84页
     ·隔离策略第84-85页
     ·时间策略第85-88页
   ·实验仿真第88-93页
     ·跟踪模式的效率第88-92页
     ·免疫效率第92-93页
   ·系统实现结构第93-97页
   ·本章小结第97-98页
4 基于跟踪树的 P2P 文件分享系统中污染文件传播的检测第98-114页
   ·P2P 文件共享系统中的问题第98-100页
   ·文件污染原理分析第100-102页
   ·基于跟踪树的检测机制算法第102-105页
     ·算法假设第103页
     ·算法实现第103-105页
   ·实验仿真第105-109页
     ·删除率对检测效率的影响第105-106页
     ·删除率对正常文件传播的影响第106-107页
     ·感染指数计算第107-109页
   ·文件分享系统中DDOS 攻击防御方式分析第109-112页
   ·本章小结第112-114页
5 多参数网络蠕虫传播模型及动态隔离模型研究第114-140页
   ·网络蠕虫的传播模型第114-128页
     ·简单模型第115-116页
     ·Kermack-Mckendrick 模型第116-117页
     ·双要素蠕虫模型第117-118页
     ·改进多参数蠕虫模型第118-128页
   ·网络蠕虫动态隔离模型第128-135页
     ·基本动态隔离模型第128-130页
     ·基于接触跟踪的动态隔离模型第130-135页
   ·实验仿真第135-139页
     ·四种隔离模型效率比较第135-137页
     ·跟踪链系数对隔离效率的影响第137-138页
     ·隔离时间对隔离效率的影响第138-139页
   ·本章小结第139-140页
6 结论与展望第140-142页
   ·主要结论第140-141页
   ·后续研究工作的展望第141-142页
致谢第142-144页
参考文献第144-152页
附录第152页
 A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第152页
 B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第152页

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