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基于非线性SVM的木马检测技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
   ·课题研究背景第10-11页
   ·国内外研究现状第11页
   ·研究目的及意义第11-12页
   ·论文主要研究内容及组织结构第12-14页
第二章 木马工作原理及检测技术第14-23页
   ·木马概述第14-16页
     ·木马定义第14页
     ·木马发展第14-15页
     ·木马分类第15-16页
   ·木马攻击技术第16-19页
     ·木马隐藏技术第16页
     ·木马控制技术第16-19页
   ·木马检测技术第19-22页
     ·网络监控第19-20页
     ·特征码木马检测方法第20-21页
     ·行为分析技术第21页
     ·实时监控第21页
     ·虚拟机技术第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于特征选择的非线性SVM木马检测算法第23-37页
   ·概述第23页
   ·非线性SVM分类原理第23-30页
   ·特征提取第30页
   ·特征选择算法第30-32页
     ·互信息理论第30-31页
     ·特征选择算法的改进第31-32页
   ·基于特征选择的非线性SVM木马检测算法第32-34页
   ·实验结果及分析第34-36页
     ·实验环境第34页
     ·实验步骤第34页
     ·实验数据准备及评价指标第34-35页
     ·实验结果第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 PSO算法的改进及其在SVM参数优化上的应用第37-44页
   ·问题提出第37页
   ·非线性SVM参数对分类器性能的影响第37-39页
   ·基于改进PSO算法的SVM参数优化第39-41页
   ·实验结果及分析第41-42页
     ·数据准备及实验步骤描述第41-42页
     ·实验数据及分析第42页
   ·本章小结第42-44页
第五章 总结与展望第44-46页
   ·总结第44页
   ·展望第44-46页
参考文献第46-50页
致谢第50-51页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第51页

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