智能防火墙过滤规则学习与优化
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·本课题研究的目的及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外相关技术发展现状 | 第11-13页 |
| ·国外智能防火墙的研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内智能防火墙的研究现状 | 第12页 |
| ·国内外防火墙过滤规则优化的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 网络攻击及防火墙概述 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·防火墙概述 | 第15-16页 |
| ·传统防火墙简介 | 第15-16页 |
| ·智能防火墙简介 | 第16页 |
| ·网络攻击概述 | 第16-19页 |
| ·网络攻击的主要方式 | 第16-17页 |
| ·网络攻击的特征分析 | 第17-19页 |
| ·Tfn2k攻击原理的研究 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 智能防火墙系统设计 | 第23-29页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·智能防火墙的体系结构 | 第23-24页 |
| ·包过滤的原理 | 第24-27页 |
| ·包过滤的一般原理 | 第24-25页 |
| ·Windows网络数据包截获原理 | 第25-27页 |
| ·包过滤模块的设计 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 过滤规则学习的研究 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·专家系统基本概念 | 第29-33页 |
| ·专家系统的定义 | 第29-30页 |
| ·专家系统的结构 | 第30-31页 |
| ·知识表示方法简介 | 第31-32页 |
| ·知识获取方法简介 | 第32-33页 |
| ·推理机简介 | 第33页 |
| ·学习模块中知识库的设计 | 第33-36页 |
| ·知识表示的设计 | 第33-35页 |
| ·知识的获取 | 第35-36页 |
| ·学习模块中推理机的设计 | 第36-42页 |
| ·用C-F模型解决知识表示的不确定性 | 第37-39页 |
| ·不确定推理算法 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 过滤规则优化的研究 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·防火墙安全策略 | 第43-46页 |
| ·规则相关性 | 第44-45页 |
| ·防火墙安全策略的表示 | 第45-46页 |
| ·过滤规则优化算法的设计 | 第46-54页 |
| ·安全策略异常的分类 | 第46-48页 |
| ·过滤规则优化算法 | 第48-52页 |
| ·规则插入算法 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 智能防火墙实现及测试 | 第55-72页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·包过滤模块的实现 | 第55-57页 |
| ·学习模块的实现 | 第57-59页 |
| ·知识库的实现 | 第57-58页 |
| ·推理机的实现 | 第58-59页 |
| ·优化模块的实现 | 第59-60页 |
| ·系统界面及系统测试 | 第60-71页 |
| ·系统主界面 | 第60-61页 |
| ·包过滤和优化模块功能测试 | 第61-65页 |
| ·学习模块的功能测试 | 第65-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结 论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致 谢 | 第79页 |
