| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·数据挖掘 | 第10-13页 |
| ·支持向量机 | 第13-14页 |
| ·报警关联 | 第14-15页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 入侵检测和支持向量机相关背景知识 | 第17-31页 |
| ·入侵检测 | 第17-19页 |
| ·误用检测与异常检测 | 第19页 |
| ·主机检测与网络检测 | 第19页 |
| ·Snort轻量级入侵检测系统 | 第19-24页 |
| ·sfPortscan预处理器 | 第21-22页 |
| ·event filter | 第22-23页 |
| ·flags字段 | 第23-24页 |
| ·支持向量机理论 | 第24-30页 |
| ·机器学习 | 第24-25页 |
| ·统计学习理论 | 第25-27页 |
| ·支持向量机 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于攻击流程和支持向量机的混合入侵报警分析模型(HIAMPV) | 第31-44页 |
| ·HIAMPV结构 | 第31-32页 |
| ·基于攻击流程的报警分析方法 | 第32-35页 |
| ·混合入侵报警 | 第35-40页 |
| ·Snort报警 | 第36-39页 |
| ·异常事件 | 第39-40页 |
| ·基于支持向量机的报警过滤方法 | 第40-43页 |
| ·报警过滤模型 | 第40-41页 |
| ·报警信息特征向量 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于HIAMPV的入侵报警分析系统设计与实现 | 第44-60页 |
| ·系统设计 | 第44-46页 |
| ·模块设计 | 第46-53页 |
| ·Snort报警分析模块 | 第46-49页 |
| ·隔离文件处理模块 | 第49-50页 |
| ·系统监控日志处理模块 | 第50-51页 |
| ·报警关联分析模块 | 第51-53页 |
| ·报警过滤模块 | 第53页 |
| ·关键技术 | 第53-59页 |
| ·蜜罐与系统漏洞 | 第53-55页 |
| ·连接信息 | 第55-57页 |
| ·隔离文件 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 实验验证与结果分析 | 第60-65页 |
| ·蠕虫和攻击工具攻击实例 | 第60-63页 |
| ·攻击工具攻击 | 第60-61页 |
| ·蠕虫攻击 | 第61-63页 |
| ·报警过滤实例 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结束语 | 第65-67页 |
| ·论文主要工作 | 第65页 |
| ·下一步工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第71页 |