页面木马及其安全威胁的监测与防范
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·选题背景 | 第10-12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 2 网页挂马相关技术及国内外研究现状 | 第14-33页 |
| ·互联网威胁 | 第14-16页 |
| ·特洛伊木马 | 第16-19页 |
| ·木马的工作原理 | 第17页 |
| ·木马的分类 | 第17-18页 |
| ·木马的特征 | 第18-19页 |
| ·网页挂马的相关技术 | 第19-25页 |
| ·一些常用的攻击技术 | 第19-22页 |
| ·挂马类型 | 第22-23页 |
| ·主流挂马检测方式 | 第23-25页 |
| ·国内外研究现状 | 第25-31页 |
| ·基于统计学习的挂马网页实时监测 | 第25页 |
| ·人工免疫技术 | 第25-26页 |
| ·校验和检测技术 | 第26页 |
| ·云安全解决方案 | 第26-27页 |
| ·逆向工程检测技术 | 第27页 |
| ·典型解决方案 | 第27-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 3 数据分析及算法研究 | 第33-46页 |
| ·URL及IP地址采集 | 第33-34页 |
| ·恶意代码特征分析 | 第34-36页 |
| ·IP地址分析 | 第36-37页 |
| ·特征统计 | 第37页 |
| ·分类训练算法 | 第37-40页 |
| ·SVM(支持向量机)算法简介 | 第37-39页 |
| ·SVM分类算法 | 第39-40页 |
| ·其他算法对比 | 第40-44页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第40-41页 |
| ·KNN算法 | 第41-42页 |
| ·决策树算法 | 第42-44页 |
| ·模型训练与检测结果 | 第44-46页 |
| 4 隐藏链接检测 | 第46-51页 |
| ·搜索引擎优化 | 第46页 |
| ·隐藏链接介绍 | 第46-47页 |
| ·隐藏链接特征 | 第47-49页 |
| ·隐藏链接监测模块设计 | 第49-51页 |
| 5 挂马监测系统搭建 | 第51-61页 |
| ·系统软硬件环境 | 第51页 |
| ·系统功能简介 | 第51-52页 |
| ·系统策略 | 第52-55页 |
| ·注重安全的监测策略 | 第52-53页 |
| ·注重高效的监测策略 | 第53-55页 |
| ·挂马监测系统运行情况 | 第55-59页 |
| ·运行测试 | 第55-57页 |
| ·测试结果 | 第57页 |
| ·测试结果分析 | 第57-59页 |
| ·隐藏链接模块运行测试 | 第59-61页 |
| 6 结束语 | 第61-63页 |
| ·论文总结 | 第61-62页 |
| ·问题与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 作者简历 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
