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基于特征的入侵检测引擎分析与研究

摘要第1-7页
Abstract第7-8页
插图索引第8-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·入侵检测概述第10-12页
     ·入侵检测的发展历程第10-11页
     ·入侵检测的定义第11页
     ·入侵检测的必要性第11-12页
   ·入侵检测系统第12-15页
     ·入侵检测系统的组成部分第12-13页
     ·入侵检测系统的分类第13-15页
   ·入侵检测引擎的研究现状第15-17页
     ·基于误用的入侵检测第16页
     ·基于异常的入侵检测第16-17页
   ·本文所做工作第17-18页
   ·论文的组织结构第18-19页
第2章 基于Snort的入侵检测引擎比较分析第19-27页
   ·引言第19-20页
   ·Snort的介绍第20-21页
     ·Snort的系统结构第20页
     ·Snort的工作原理第20-21页
   ·入侵规则的构成第21-22页
   ·Snort中两种不同的检测引擎第22-24页
     ·Snort中传统设计方法的检测引擎第22-23页
     ·Snort-ng中采用新方法的检测引擎第23-24页
   ·实验及分析第24-26页
   ·小结第26-27页
第3章 基于信息增益率的决策树对入侵检测的改进第27-34页
   ·引言第27页
   ·决策树方法的入侵规则分类第27-29页
   ·分类属性的选择标准第29-31页
     ·信息增益第29-30页
     ·信息增益率第30-31页
   ·实验及分析第31-33页
     ·对特定攻击的检测第31-33页
     ·对混合攻击的检测第33页
   ·小结第33-34页
第4章 模式匹配算法的性能比较分析第34-47页
   ·引言第34页
   ·模式匹配算法第34-42页
     ·Boyer-Moore算法第35-36页
     ·Aho-Corasick算法第36-38页
     ·Boyer-Moore Horspool算法第38-39页
     ·Aho-Corasick_Boyer-Moore算法第39-41页
     ·Modified Wu-Manber算法第41-42页
     ·Exclusion-Based算法第42页
   ·实验及分析第42-46页
     ·对混合攻击的检测第43-44页
     ·对特定攻击的检测第44-46页
   ·小结第46-47页
第5章 一种面向Aho-Corasick算法的性能优化方法第47-55页
   ·引言第47页
   ·向量的压缩存储格式第47-50页
     ·稀疏矩阵的行压缩存储格式第47-48页
     ·稀疏向量的压缩存储格式第48-50页
   ·对单带状存储格式的改进方法第50-51页
   ·实验及分析第51-53页
     ·实验一第51-52页
     ·实验二第52-53页
   ·小结第53-55页
结论第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文第62页

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