基于分类分析的入侵动态取证模型研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 计算机动态取证技术研究 | 第13-23页 |
| ·计算机取证概述 | 第13-15页 |
| ·计算机取证的含义 | 第13页 |
| ·计算机证据 | 第13-14页 |
| ·计算机取证原则 | 第14-15页 |
| ·计算机动态取证技术 | 第15-18页 |
| ·动态取证的含义 | 第15-17页 |
| ·动态取证模型及相关技术 | 第17-18页 |
| ·动态取证与静态取证的对比分析 | 第18页 |
| ·入侵检测技术 | 第18-21页 |
| ·入侵检测的概念 | 第18-19页 |
| ·入侵检测系统的功能 | 第19页 |
| ·入侵检测的模型 | 第19-20页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第20-21页 |
| ·入侵检测系统用于动态取证的可行性分析 | 第21-22页 |
| ·本章小节 | 第22-23页 |
| 第三章 基于改进信息增益的加权朴素贝叶斯分类算法 | 第23-39页 |
| ·应用于入侵动态取证的分类分析算法概述 | 第23-26页 |
| ·分类分析简介 | 第23-24页 |
| ·常用的入侵分类模型 | 第24-26页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第26-28页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第26-27页 |
| ·存在的问题 | 第27-28页 |
| ·信息增益算法及其改进 | 第28-33页 |
| ·信息增益算法 | 第28-29页 |
| ·传统信息增益算法问题分析 | 第29页 |
| ·基于特征冗余度的信息增益算法 | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-33页 |
| ·基于改进信息增益的加权朴素贝叶斯算法 | 第33-37页 |
| ·加权朴素贝叶斯模型 | 第33-34页 |
| ·改进的加权朴素贝叶斯算法 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 入侵取证系统设计与实现 | 第39-47页 |
| ·总体设计 | 第39-40页 |
| ·系统模块设计 | 第40-41页 |
| ·数据采集模块 | 第40页 |
| ·证据检测模块 | 第40-41页 |
| ·证据分析及提取模块 | 第41页 |
| ·系统实现 | 第41-46页 |
| ·数据采集 | 第41-42页 |
| ·日志预处理与格式化统一 | 第42页 |
| ·系统主界面 | 第42-43页 |
| ·取证效果示例 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文所做主要工作 | 第47页 |
| ·研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻硕期间发表论文及科研成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
