SSL网络服务分类与识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状与分析 | 第10-12页 |
| 1.3.1 网络流量分类 | 第10-11页 |
| 1.3.2 SSH协议应用分类 | 第11页 |
| 1.3.3 HTTPS协议内容识别 | 第11-12页 |
| 1.4 研究内容及论文组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 SSL加密数据流分类 | 第12-13页 |
| 1.4.2 SSL隐藏内容识别 | 第13页 |
| 1.4.3 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 SSL协议原理及应用分析 | 第14-26页 |
| 2.1 SSL协议概述 | 第14-15页 |
| 2.2 SSL协议安全性 | 第15-18页 |
| 2.2.1 数据私密性 | 第15-16页 |
| 2.2.2 用户验证 | 第16-17页 |
| 2.2.3 数据完整性 | 第17-18页 |
| 2.3 SSL协议体系结构 | 第18-24页 |
| 2.3.1 数据完整性 | 第18-20页 |
| 2.3.2 警报协议 | 第20-22页 |
| 2.3.3 更改密文协议 | 第22页 |
| 2.3.4 记录层协议 | 第22-24页 |
| 2.4 SSL协议应用 | 第24页 |
| 2.4.1 Web安全 | 第24页 |
| 2.4.2 密码库的使用 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 SSL加密数据流分类算法研究 | 第26-39页 |
| 3.1 SSH协议类别 | 第26-27页 |
| 3.1.1 远程登陆会话 | 第26-27页 |
| 3.1.2 加密代理通道 | 第27页 |
| 3.1.3 安全文件传输 | 第27页 |
| 3.2 数据集收集和特征选择 | 第27-30页 |
| 3.2.1 数据集选取 | 第27-28页 |
| 3.2.2 特征选择 | 第28-30页 |
| 3.3 C4.5决策树算法 | 第30-33页 |
| 3.4 朴素贝叶斯分类算法 | 第33-34页 |
| 3.5 K均值聚类算法 | 第34-37页 |
| 3.6 分类方法比较 | 第37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于指纹的SSL数据流深度挖掘算法研究 | 第39-48页 |
| 4.1 相似性评价方法 | 第39-41页 |
| 4.1.1 皮氏积矩相关系数评价 | 第39-40页 |
| 4.1.2 余弦相似度评价 | 第40页 |
| 4.1.3 动态时间规整算法 | 第40-41页 |
| 4.2 数据集收集和特征选取 | 第41-44页 |
| 4.2.1 数据集收集 | 第41页 |
| 4.2.2 特征选取 | 第41-44页 |
| 4.3 HTTPS指纹识别算法 | 第44-46页 |
| 4.3.1 皮氏积矩相关系数识别算法 | 第44页 |
| 4.3.2 余弦相似度识别算法 | 第44-45页 |
| 4.3.3 动态时间规整识别算法 | 第45-46页 |
| 4.4 识别算法比较 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 SSL网络服务识别与分类系统设计与实现 | 第48-60页 |
| 5.1 SSL流还原模块 | 第49-53页 |
| 5.1.1 SSL状态机模块 | 第49-50页 |
| 5.1.2 SSL数字证书还原模块 | 第50页 |
| 5.1.3 密文数据解密模块 | 第50-53页 |
| 5.2 特征预处理模块 | 第53页 |
| 5.3 SSH服务分类模块 | 第53-55页 |
| 5.4 HTTPS指纹识别模块 | 第55-56页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第56-59页 |
| 5.5.1 SSL流还原模块测试 | 第56-57页 |
| 5.5.2 SSH服务分类模块测试 | 第57-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
