| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 复杂威胁行为检测的应用背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 复杂威胁行为检测的应用需求 | 第14页 |
| 1.2 基于警报关联的复杂威胁行为检测技术 | 第14-17页 |
| 1.2.1 警报关联技术概述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 警报数据特点 | 第15-16页 |
| 1.2.3 技术挑战 | 第16-17页 |
| 1.3 本文工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关研究 | 第19-27页 |
| 2.1 基于警报关联的已知威胁行为检测 | 第19-21页 |
| 2.1.1 基于相似性的算法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于场景的算法 | 第20-21页 |
| 2.2 基于警报关联的未知威胁行为检测 | 第21-23页 |
| 2.2.1 基于因果逻辑的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于数据挖掘的算法 | 第22-23页 |
| 2.3 警报关联系统架构 | 第23-25页 |
| 2.3.1 集中式架构 | 第23页 |
| 2.3.2 层次式架构 | 第23-24页 |
| 2.3.3 分布式架构 | 第24-25页 |
| 2.4 对比分析 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于因果逻辑的通用可扩展已知威胁行为检测算法 | 第27-42页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 基本思想 | 第28-30页 |
| 3.2.1 基本定义 | 第28-29页 |
| 3.2.2 算法逻辑流程 | 第29-30页 |
| 3.3 算法描述 | 第30-37页 |
| 3.3.1 松弛关联过程 | 第30-31页 |
| 3.3.2 混合式关联图划分 | 第31-34页 |
| 3.3.3 等待延迟感知的动态热点迁移 | 第34-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第37-38页 |
| 3.4.2 检测窗口大小 | 第38页 |
| 3.4.3 可扩展性 | 第38-39页 |
| 3.4.4 系统开销 | 第39-40页 |
| 3.4.5 负载均衡 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于数据挖掘的可扩展未知威胁行为主动发现算法 | 第42-57页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基本思想 | 第43-44页 |
| 4.3 算法描述 | 第44-53页 |
| 4.3.1 警报预处理 | 第44-45页 |
| 4.3.2 基于贝叶斯方法的关联分析 | 第45-46页 |
| 4.3.3 基于频繁项挖掘算法Apriori的公共特征提取 | 第46-50页 |
| 4.3.4 后向关联 | 第50-51页 |
| 4.3.5 在线更新时机 | 第51-52页 |
| 4.3.6 基于流量感知的任务划分 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第53-56页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第53页 |
| 4.4.2 攻击场景重现 | 第53-54页 |
| 4.4.3 准确性 | 第54-55页 |
| 4.4.4 可扩展性 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 通用可扩展的复杂威胁行为检测系统设计与实现 | 第57-66页 |
| 5.1 分布式流处理平台Storm | 第57-58页 |
| 5.2 系统总体架构 | 第58-60页 |
| 5.2.1 系统逻辑架构 | 第58-59页 |
| 5.2.2 总体框架 | 第59-60页 |
| 5.3 被动防御模块实现 | 第60-61页 |
| 5.4 主动发现模块实现 | 第61-62页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第62-65页 |
| 5.5.1 实验设置 | 第62页 |
| 5.5.2 经典数据集结果 | 第62-63页 |
| 5.5.3 实际网络数据结果 | 第63-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结束语 | 第66-68页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第73-74页 |
| 作者在学期间参加的主要科研工作 | 第74页 |
