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基于网络的0-day多态蠕虫检测算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 引言第12-24页
   ·研究背景与意义第12-19页
     ·Internet 安全现状第12-13页
     ·蠕虫的历史与变化第13-15页
     ·基于网络的入侵检测第15-17页
     ·0-day 多态蠕虫第17-19页
   ·相关工作第19-21页
   ·论文的研究内容与贡献第21-23页
   ·篇章结构第23-24页
第2章 多态蠕虫的技术原理第24-32页
   ·目标发现策略第24-25页
   ·漏洞利用的原理第25-28页
   ·传播技术第28页
   ·多态技术第28-32页
第3章 基于聚类的端口扫描检测与分析第32-48页
   ·引言第32-33页
   ·扫描向量模型第33-36页
   ·基于中心的扫描向量聚类第36-41页
     ·基本概念定义第36-37页
     ·核心算法第37-39页
     ·性能优化技术第39-40页
     ·扫描模式的输出第40-41页
   ·实验验证第41-46页
     ·实验方案第41页
     ·实验及结果分析第41-46页
   ·本章小结第46-48页
第4章 多态蠕虫的长度特征生成与检测第48-88页
   ·引言第48-52页
     ·蠕虫特征生成与检测概述第48-51页
     ·长度特征生成的基本原理第51-52页
   ·系统体系结构第52-54页
     ·协议解析第54页
   ·长度特征的定义和特征生成问题第54-58页
     ·域层级模型第54-57页
     ·长度特征的定义第57页
     ·长度特征生成问题的定义第57-58页
   ·长度特征的生成算法第58-63页
     ·域的过滤第59页
     ·特征长度优化第59-61页
     ·特征删减第61-63页
   ·抗攻击性分析第63-71页
     ·长度特征的准确率下限第63-69页
     ·对具体攻击的抵抗力分析第69-71页
   ·长度特征的匹配第71-75页
     ·正则表达式形式的长度特征第71-74页
     ·部分协议解析第74-75页
   ·实验验证第75-86页
     ·实验方案第75-79页
     ·特征的准确性第79-81页
     ·算法各步骤的有效性第81页
     ·样本集的规模要求第81页
     ·时间和内存开销第81-83页
     ·攻击下的性能第83-84页
     ·L-RE 特征的性能第84-86页
     ·对漏洞的覆盖率第86页
   ·本章小结第86-88页
第5章 多态shellcode 的可执行行为建模与检测第88-134页
   ·引言第88-91页
     ·多态shellcode 检测概述第88-90页
     ·本章方法的基本思想第90-91页
   ·多态shellcode 行为检测问题的定义第91-98页
     ·关于多态shellcode 的假定第91-94页
     ·关于执行上下文的定义第94-95页
     ·问题的形式化定义第95-98页
   ·行为描述模型第98-108页
     ·行为模式的定义第98-100页
     ·阳性行为模式与阴性行为模式第100-108页
   ·基于动态模拟的检测算法第108-125页
     ·监控下的两轮执行第109-112页
     ·基于有限状态自动机的模式匹配第112-113页
     ·执行约简策略第113-125页
   ·实验验证第125-132页
     ·实验方案第126-127页
     ·准确性第127-128页
     ·处理速度第128-132页
     ·抗攻击性第132页
   ·本章小结第132-134页
第6章 结论与展望第134-138页
   ·结论第134-135页
   ·展望第135-138页
参考文献第138-148页
致谢第148-149页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第149-150页

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