| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 | 第13-17页 |
| 第2章 WEB木马检测关键技术研究 | 第17-34页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 WEB木马原理研究 | 第17-23页 |
| 2.2.1 WEB木马攻击流程 | 第17-19页 |
| 2.2.2 WEB木马漏洞与常见挂载方式 | 第19-23页 |
| 2.2.3 WEB木马检测难点分析 | 第23页 |
| 2.3 WEB页面解析技术 | 第23-27页 |
| 2.3.1 基于DOM结构的WEB页面解析相关技术 | 第23-26页 |
| 2.3.2 基于DOM结构的WEB页面解析优缺点分析 | 第26-27页 |
| 2.4 WEB木马检测技术 | 第27-32页 |
| 2.4.1 WEB木马检测相关技术 | 第27-32页 |
| 2.4.2 WEB木马检测技术优缺点分析 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于网页特征的WEB页面流式解析方法 | 第34-49页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 基于最小缓存模型的WEB页面流式解析框架WPFA-MCM | 第34-43页 |
| 3.2.1 WPFA-MCM框架结构 | 第34-37页 |
| 3.2.2 WPFA-MCM具体实现 | 第37-43页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 3.3.1 实验环境和方案 | 第44-45页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于少量标签数据的WEB木马检测方法 | 第49-67页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 WEB木马特征分析 | 第49-51页 |
| 4.2.1 木马URL链接特征分析 | 第49-51页 |
| 4.2.2 木马隐藏及混淆特征分析 | 第51页 |
| 4.3 自编码器和BP神经网络结合的WEB木马检测分类器设计 | 第51-61页 |
| 4.3.1 WEB木马检测模型及特征向量 | 第51-53页 |
| 4.3.2 堆叠去噪自编码器无监督训练 | 第53-56页 |
| 4.3.3 BP神经网络有监督微调 | 第56-61页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第61-65页 |
| 4.4.1 实验方案 | 第61-63页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
