| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·网络预警的意义 | 第11页 |
| ·网络预警需要高速入侵检测 | 第11-12页 |
| ·高速入侵检测需要快速模式匹配 | 第12页 |
| ·研究现状 | 第12-17页 |
| ·基于专有硬件技术的快速模式匹配技术 | 第12-13页 |
| ·基于网络处理器的快速模式匹配技术 | 第13页 |
| ·基于GPU 的快速模式匹配技术 | 第13-15页 |
| ·基于预过滤的快速模式匹配技术 | 第15-16页 |
| ·评价与比较 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第17-19页 |
| ·入侵检测性能瓶颈分析 | 第17-18页 |
| ·基于GPU 的并行模式匹配方法研究 | 第18页 |
| ·基于缩减模式集的预过滤方法研究 | 第18页 |
| ·面向预警的网络安全态势信息收集平台的构建 | 第18-19页 |
| ·研究成果 | 第19页 |
| ·论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 入侵检测性能瓶颈分析及辅助工具研制 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·基于gprof 的性能分析 | 第21-24页 |
| ·性能分析工具gprof | 第21-22页 |
| ·使用gprof 进行性能分析 | 第22-23页 |
| ·性能分析结果 | 第23-24页 |
| ·一种自适应的性能瓶颈分析辅助工具 | 第24-26页 |
| ·Snort 的源码结构 | 第24-25页 |
| ·Makefile Modifier 的设计与实现 | 第25-26页 |
| ·一种图形化的调用关系描述工具 | 第26-30页 |
| ·Dot 与Graphviz | 第26页 |
| ·调用关系图的生成——Call-Graph Generator | 第26-30页 |
| ·分析结论 | 第30-31页 |
| 第三章 基于GPU 的并行模式匹配方法 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31-34页 |
| ·CPU 多核并行 | 第31-32页 |
| ·GPU 的发展 | 第32-33页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第33-34页 |
| ·文本划分和模式集划分相结合的并行模式匹配方法 | 第34-39页 |
| ·可并行性分析 | 第34-35页 |
| ·方法的算法基础 | 第35-36页 |
| ·混合并行模式匹配方法HPSMM | 第36-38页 |
| ·HPSMM 分析 | 第38-39页 |
| ·负载均衡策略的研究 | 第39-41页 |
| ·针对文本划分的负载均衡策略 | 第39页 |
| ·针对模式集划分的负载均衡策略 | 第39-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于缩减模式集的预过滤方法 | 第45-51页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于子串的过滤方法 | 第45-47页 |
| ·关于子串的统计分析 | 第45-46页 |
| ·基于2 字节子串的预过滤器 | 第46-47页 |
| ·基于0-1 整数线性规划的过滤模式集缩减方法 | 第47-48页 |
| ·基本思想 | 第47-48页 |
| ·基于0-1 整数线性规划的优化 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·过滤子模式提取及BILP 优化 | 第48-49页 |
| ·预过滤效果 | 第49页 |
| ·基于缩减过滤模式集的预过滤分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 面向预警的网络安全态势信息收集平台 | 第51-60页 |
| ·平台总体结构 | 第52-55页 |
| ·收集平台中入侵检测预处理模块 | 第55-57页 |
| ·预过滤的两个实现版本 | 第55-56页 |
| ·针对预过滤优化的匹配方法 | 第56-57页 |
| ·基于入侵检测的态势信息收集模块 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 结束语 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第69页 |