浏览器缓存污染防御策略研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 缓存污染及相关技术研究 | 第15-25页 |
| 2.1 浏览器缓存技术 | 第15-19页 |
| 2.1.1 Web缓存 | 第15-18页 |
| 2.1.2 HTML5缓存 | 第18-19页 |
| 2.2 中间人攻击 | 第19-20页 |
| 2.3 缓存污染攻击 | 第20-22页 |
| 2.4 缓存污染防御策略 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于Zipf定律的持久化污染攻击模式 | 第25-33页 |
| 3.1 Zipf定律与持久化缓存污染 | 第25-29页 |
| 3.1.1 基于Zipf定律的特征 | 第25-27页 |
| 3.1.2 持久化污染的特征 | 第27-29页 |
| 3.2 缓存污染实施 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 缓存污染防御方案设计 | 第33-44页 |
| 4.1 时间戳判断 | 第36页 |
| 4.2 请求响应延时判断 | 第36-37页 |
| 4.3 资源代表性判断 | 第37-38页 |
| 4.4 哈希验证 | 第38-39页 |
| 4.5 众包策略 | 第39-40页 |
| 4.6 相关假设 | 第40页 |
| 4.7 缓存污染防御实验 | 第40-42页 |
| 4.8 防御策略的优势 | 第42-43页 |
| 4.9 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于支持向量机的资源代表性检测方法 | 第44-56页 |
| 5.1 关于漏判样本的分析 | 第44-45页 |
| 5.2 原资源代表性检测的局限性 | 第45-46页 |
| 5.3 基于支持向量机的资源代表性检测 | 第46-47页 |
| 5.4 进一步优化实验 | 第47-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第61-62页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
