网络安全中若干问题的研究
| 提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-23页 |
| ·引言 | 第8-12页 |
| ·网络安全研究现状 | 第12-20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-23页 |
| ·主要研究工作 | 第20-21页 |
| ·论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 数据包过滤技术 | 第23-40页 |
| ·研究现状 | 第23-25页 |
| ·规则匹配算法 | 第25-32页 |
| ·数据包过滤规则 | 第26-28页 |
| ·BSLT算法 | 第28-32页 |
| ·Trie结构的构造算法 | 第28-31页 |
| ·匹配算法 | 第31-32页 |
| ·规则冲突检测 | 第32-36页 |
| ·规则表示法 | 第32-33页 |
| ·规则冲突 | 第33-36页 |
| ·系统测试 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 异常入侵检测方法 | 第40-66页 |
| ·研究现状 | 第40-45页 |
| ·网络异常检测系统 | 第45-47页 |
| ·神经网络方法 | 第47-52页 |
| ·outstar、instar规则与调整子系统 | 第48-49页 |
| ·改进的ART算法 | 第49-52页 |
| ·数据挖掘方法 | 第52-58页 |
| ·序列模式分析 | 第52-54页 |
| ·GSP算法 | 第54-56页 |
| ·改进的GSP算法 | 第56-58页 |
| ·系统测试 | 第58-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 大规模网络行为分布学习方法 | 第66-97页 |
| ·研究现状 | 第66-68页 |
| ·分布式神经网络学习算法 | 第68-84页 |
| ·Scaling up 学习 | 第68-71页 |
| ·分布学习算法 | 第71-84页 |
| ·学习过程 | 第71-73页 |
| ·Hebb规则 | 第73-75页 |
| ·完整性分析 | 第75-77页 |
| ·局部学习风险界分析 | 第77-82页 |
| ·学习算法 | 第82-84页 |
| ·基准测试 | 第84-89页 |
| ·网络入侵检测测试 | 第89-95页 |
| ·数据处理 | 第89-91页 |
| ·评测方法 | 第91-92页 |
| ·学习结果 | 第92-93页 |
| ·检测结果 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 第5章 攻击模型的动力学分析方法 | 第97-114页 |
| ·研究现状 | 第97-100页 |
| ·吞吐率动力学模型 | 第100-102页 |
| ·稳定性分析 | 第102-105页 |
| ·单节点稳定性 | 第103页 |
| ·两节点稳定性 | 第103-105页 |
| ·网络安全分析 | 第105-106页 |
| ·仿真测试 | 第106-112页 |
| ·单节点吞吐率 | 第106-108页 |
| ·两节点吞吐率 | 第108-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 第6章 结束语 | 第114-118页 |
| ·本文工作总结 | 第114-116页 |
| ·未来工作展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-127页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第127-133页 |
| 发表论文情况 | 第127-130页 |
| 获得知识产权情况 | 第130-131页 |
| 参加科研项目情况 | 第131页 |
| 获奖情况 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 摘要 | 第134-137页 |
| ABSTRACT | 第137-140页 |
