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基于通信行为分析的DNS隧道木马检测技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 木马检测技术第13-15页
        1.2.2 DNS隧道检测技术第15-16页
    1.3 本文研究内容和主要成果第16-18页
    1.4 论文结构安排第18-20页
第二章 DNS隧道木马研究第20-32页
    2.1 木马概述第20-21页
        2.1.1 木马的概念第20页
        2.1.2 木马的分类第20-21页
    2.2 DNS概述第21-26页
        2.2.1 DNS概念第21页
        2.2.2 DNS协议解析第21-24页
        2.2.3 DNS的工作原理第24-26页
    2.3 DNS隧道技术第26-28页
        2.3.1 IP over DNS技术第26-27页
        2.3.2 TCP over DNS技术第27-28页
    2.4 DNS隧道木马通信机理第28-30页
        2.4.1 IP直连型DNS隧道木马第28页
        2.4.2 域名型DNS隧道木马第28-30页
    2.5 本章小结第30-32页
第三章 DNS隧道木马通信行为模型第32-43页
    3.1 DNS隧道木马通信阶段划分第32-33页
        3.1.1 上线请求阶段第32-33页
        3.1.2 交互传输阶段第33页
    3.2 DNS隧道木马通信行为状态迁移模型第33-37页
        3.2.1 有限状态自动机理论第33-34页
        3.2.2 DNS隧道木马状态迁移模型第34-35页
        3.2.3 正常DNS解析状态迁移模型第35-37页
    3.3 DNS隧道木马通信行为特征提取第37-41页
        3.3.1 DNS会话时长第38页
        3.3.2 DNS会话中数据包总数第38-39页
        3.3.3“上行大包”占请求报文总数的比例第39页
        3.3.4“下行小包”占响应报总数的比例第39页
        3.3.5 有效载荷的上传下载比第39-40页
        3.3.6 有效载荷部分是否加密第40页
        3.3.7 二级域名的对应的主机名数量第40页
        3.3.8 主动探测DNS会话中出现的域名第40-41页
    3.4 DNS会话评估向量构建第41页
    3.5 本章小结第41-43页
第四章 基于改进随机森林的DNS会话评估方法第43-58页
    4.1 基于随机森林的DNS流量分类算法第43-48页
        4.1.1 子决策树第43-44页
        4.1.2 信息增益的求解第44-45页
        4.1.3 有放回抽样产生训练集第45-47页
        4.1.4 随机森林构建第47-48页
    4.2 一种处理不平衡数据集的随机森林优化算法第48-52页
        4.2.1 CMOTE算法第48-49页
        4.2.2 改进的随机森林优化算法第49-52页
    4.3 算法测试分析第52-56页
        4.3.1 算法评价指标第53-55页
        4.3.2 数据采集和实验设计第55页
        4.3.3 实验结果分析第55-56页
    4.4 基于随机森林的DNS评估向量训练过程第56-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 DNS隧道木马检测系统的设计与实现第58-69页
    5.1 DNS隧道木马检测系统框架设计第58-59页
        5.1.1 系统设计目标第58页
        5.1.2 系统架构设计第58-59页
    5.2 DNS隧道木马检测系统模块及关键技术的实现第59-64页
        5.2.1 数据包采集整合模块第59-60页
        5.2.2 DNS会话重组模块第60-62页
        5.2.3 DNS隧道木马随机森林分类训练模块第62-63页
        5.2.4 DNS隧道木马通信行为检测模块第63页
        5.2.5 用户管理界面第63-64页
    5.3 实验测试与分析第64-68页
        5.3.1 实验环境搭建第64页
        5.3.2 检测能力测试第64-66页
        5.3.3 误报情况分析及其实验改进第66-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-72页
    6.1 全文总结第69-70页
    6.2 下一步工作第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
作者简历第77页

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