基于神经网络入侵检测模型的研究
摘 要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪 论 | 第10-18页 |
·选题的动机和项目背景 | 第10页 |
·计算机系统安全的主要内容 | 第10-13页 |
·网络安全现状 | 第10-11页 |
·P2DR模型 | 第11-12页 |
·安全威胁 | 第12-13页 |
·可实现的威胁 | 第13页 |
·网络安全技术综述 | 第13-15页 |
·加密技术 | 第13-14页 |
·用户身份认证 | 第14页 |
·安全协议 | 第14页 |
·防火墙技术 | 第14-15页 |
·入侵检测技术 | 第15页 |
·典型入侵简述 | 第15-17页 |
·SYN-Flood攻击 | 第15-16页 |
·Land攻击 | 第16页 |
·Winnuke攻击 | 第16页 |
·ping of death攻击 | 第16页 |
·smurf攻击 | 第16-17页 |
·CGI攻击 | 第17页 |
·本文主要研究内容 | 第17页 |
·本章小结 | 第17-18页 |
第2章 入侵检测系统概述 | 第18-24页 |
·入侵检测的必要性和研究现状 | 第18-19页 |
·入侵检测系统的分类 | 第19-20页 |
·通用入侵检测系统模型 | 第20-21页 |
·当前存在的问题 | 第21页 |
·入侵检测系统的发展趋势 | 第21-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第3章 入侵检测系统的标准化研究 | 第24-29页 |
·入侵检测系统标准化的必要性和意义 | 第24页 |
·入侵检测系统的标准化研究工作 | 第24-27页 |
·CIDF标准 | 第24-26页 |
·IDWG标准 | 第26-27页 |
·关于国内开展入侵检测系统标准的思考 | 第27-28页 |
·本章小结 | 第28-29页 |
第4章 基于神经网络的入侵检测方法研究 | 第29-37页 |
·人工神经网络 | 第29-32页 |
·人工神经网络研究简史 | 第29-30页 |
·多层前向网络 | 第30-31页 |
·BP网络算法 | 第31-32页 |
·神经网络应用于入侵检测 | 第32-34页 |
·神经网络在IDS应用的相关问题 | 第34-36页 |
·数据源的选取 | 第34-35页 |
·入侵行为指标的选取 | 第35页 |
·BP网络参数设定 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第5章 基于改进BP神经网络的入侵检测模型 | 第37-46页 |
·BP算法存在问题和改进BP算法 | 第37-41页 |
·BP算法的问题 | 第37页 |
·改进BP算法 | 第37-41页 |
·基于BP神经网络的IDS模型 | 第41-44页 |
·实现模型的思路和方法 | 第44-45页 |
·实现模型的思路 | 第44页 |
·实现模型的方法 | 第44-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第6章 NNIDM的总体设计 | 第46-50页 |
·NNIDM的总体设计 | 第46-47页 |
·系统的功能和性能 | 第46页 |
·系统结构 | 第46-47页 |
·NNIDM的训练和实际检测流程 | 第47-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第7章 NNIDM的实现 | 第50-66页 |
·网络探测器的设计与实现 | 第50-54页 |
·网络探测器的位置和结构 | 第50-51页 |
·网络探测器数据采集方法 | 第51-54页 |
·数据预处理模块结构和实现 | 第54页 |
·事件分析器的设计和实现 | 第54-62页 |
·事件分析器的结构 | 第54-55页 |
·事件分析器的功能设计 | 第55-59页 |
·事件分析器流程实现 | 第59-62页 |
·事件数据库的结构和设计 | 第62-63页 |
·事件数据库的结构 | 第62-63页 |
·事件数据库的功能设计 | 第63页 |
·事件响应器的分析和设计 | 第63-65页 |
·响应技术分析 | 第63-64页 |
·事件响应器的功能设计 | 第64-65页 |
·本章小结 | 第65-66页 |
第8章 NNIDM实验 | 第66-72页 |
·实验准备 | 第66-68页 |
·实验环境 | 第66页 |
·实验目的 | 第66页 |
·实验参数 | 第66-68页 |
·实验 | 第68-71页 |
·实验过程 | 第68-71页 |
·实验结论 | 第71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
结 论 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78-79页 |
致 谢 | 第79页 |