基于半监督聚类的入侵防御系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| ·课题背景 | 第10-14页 |
| ·Internet 的发展以及日益突出的安全问题 | 第10-11页 |
| ·入侵防御系统(IPS)概念的提出 | 第11-12页 |
| ·半监督学习在入侵检测中的引用 | 第12-13页 |
| ·现有网络安全产品存在的问题 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 入侵防御系统简介 | 第17-28页 |
| ·入侵检测技术概述 | 第17-22页 |
| ·入侵检测定义 | 第17页 |
| ·入侵检测模型 | 第17-20页 |
| ·其他检测模型 | 第20-22页 |
| ·存在问题 | 第22页 |
| ·入侵防御系统 | 第22-27页 |
| ·入侵防御系统概念 | 第22-23页 |
| ·入侵防御系统与入侵检测系统的区别 | 第23-24页 |
| ·常见入侵防御系统结构 | 第24-25页 |
| ·入侵防御系统的发展方向 | 第25-26页 |
| ·入侵防御系统的实现难点 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于聚类的入侵检测技术 | 第28-39页 |
| ·聚类概述 | 第28-30页 |
| ·数据间的相似性度量 | 第28-30页 |
| ·类间距离 | 第30页 |
| ·主要聚类算法的分类 | 第30-31页 |
| ·基于粒群优化的K 均值算法 | 第31-38页 |
| ·K 均值算法 | 第31-32页 |
| ·粒群优化 | 第32-33页 |
| ·粒群优化的K 均值算法 | 第33-35页 |
| ·实验与分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于半监督聚类的入侵检测技术 | 第39-46页 |
| ·半监督聚类 | 第39-40页 |
| ·半监督学习理论研究的深入 | 第40-41页 |
| ·PSSC 算法 | 第41-45页 |
| ·算法提出 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| ·实验及分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于半监督聚类的入侵防御系统 | 第46-64页 |
| ·系统设计原则 | 第46-47页 |
| ·系统结构 | 第47-49页 |
| ·入侵防御模块 | 第49-53页 |
| ·通用入侵检测框架 | 第49-50页 |
| ·模块设计 | 第50-51页 |
| ·入侵检测模块 | 第51页 |
| ·Snort 简介 | 第51-53页 |
| ·日志记录模块 | 第53-54页 |
| ·中央控制模块 | 第54页 |
| ·网络数据获取模块 | 第54-59页 |
| ·Netlink 套接字 | 第54-56页 |
| ·抓包处理 | 第56-57页 |
| ·数据包传递 | 第57-59页 |
| ·系统搭建及实验 | 第59-63页 |
| ·软件体系结构 | 第59页 |
| ·系统搭建 | 第59-61页 |
| ·系统运行与实验 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目 | 第71页 |
