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新型蜜网体系结构及告警聚类的关键技术研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-15页
第一章 绪论第15-27页
   ·引言第15-16页
   ·蜜网技术研究背景第16-18页
     ·蜜网技术起源——蜜罐技术第16-17页
     ·蜜网项目组第17-18页
   ·蜜网技术研究发展与分析第18-23页
     ·蜜网技术基本概念第18页
     ·第一代蜜网技术第18-20页
     ·第二代蜜网技术第20-21页
     ·集中式虚拟蜜网技术第21-22页
     ·蜜场与动态蜜罐技术第22-23页
   ·本文的主要工作第23-25页
   ·本文结构第25-27页
第二章 基于网络处理器的新型蜜网体系结构第27-46页
   ·网络处理器技术第27-29页
   ·蜜网模型研究第29-30页
   ·基于网络处理器的新型蜜网体系结构第30-32页
   ·基于网络处理器的蜜网部署结构第32-37页
     ·蜜网网关紧耦合部署模式第33-35页
     ·蜜网网关松耦合部署模式第35-37页
   ·基于网络处理器的蜜网技术研究第37-42页
     ·基于网络处理器的蜜网网关第37-38页
     ·低交互网络伪装第38页
     ·服务映射蜜罐第38-40页
     ·基于网络处理器的数据捕获第40-41页
     ·综合数据分析第41-42页
   ·新型蜜网系统实现及性能测试第42-45页
   ·本章小结第45-46页
第三章 基于网络处理器的蜜网伪装模型第46-66页
   ·引言第46-47页
   ·大规模网络拓扑仿真框架第47-48页
   ·大规模网络拓扑仿真技术研究第48-56页
     ·离散事件仿真第48-49页
     ·XScale仿真模型第49-51页
     ·路由表构建第51-53页
     ·微引擎处理数据包流程第53-55页
     ·队列管理与调度第55-56页
     ·多网络处理器并行仿真第56页
   ·仿真系统测试结果第56-64页
     ·仿真拓扑第57-58页
     ·实验结果第58-64页
   ·结束语第64-66页
第四章 蜜网网关BFBP路由查找算法第66-88页
   ·引言第66-67页
   ·路由查找算法相关研究第67-70页
   ·BFBP路由查找模型第70-81页
     ·路由查找问题第70页
     ·BFBP算法模型第70-72页
     ·Kbit-BF模块第72-75页
     ·K bit-BP模块第75-79页
     ·BFBP算法流程第79-81页
     ·BFBP算法复杂性分析第81页
   ·BFBP算法性能分析第81-86页
   ·本章小结第86-88页
第五章 蜜网告警优化混沌粒子群算法第88-114页
   ·引言第88-89页
   ·PSO算法基本思想第89-90页
   ·混沌粒子群算法模型第90-95页
     ·混沌粒子群算法的数学模型第90-91页
     ·混沌变量与粒子群结合过程第91-93页
     ·混沌与稳定的交替第93-94页
     ·粒子位置更新第94-95页
   ·混沌粒子群算法流程第95-97页
   ·混沌粒子群模型的非线性动力学行为第97-106页
   ·混沌粒子群算法性能数值测试第106-113页
   ·本章小结第113-114页
第六章 基于混沌粒子群的蜜网告警聚类算法第114-126页
   ·引言第114-115页
   ·IDS告警聚类相关研究第115-116页
   ·告警聚类算法第116-123页
     ·K均值聚类算法第116-117页
     ·模糊C均值聚类算法第117-118页
     ·告警空间定义第118-119页
     ·在线告警聚类算法第119-120页
     ·离线告警聚类算法第120-123页
   ·告警聚类算法测试第123-125页
   ·本章小结第125-126页
第七章 结论与展望第126-129页
   ·本论文研究工作的总结第126-127页
   ·研究工作的展望第127-129页
参考文献第129-141页
致谢第141-142页
攻读博士学位期间发表的学术论文目录第142-143页
攻读博士学位期间参与的科研项目目录第143页

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