基于流量的木马检测技术
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究工作的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12页 |
| 1.4 本文的组织安排 | 第12-14页 |
| 第二章 木马检测技术 | 第14-24页 |
| 2.1 木马技术 | 第14-20页 |
| 2.1.1 木马定义 | 第14-16页 |
| 2.1.2 木马分类 | 第16-17页 |
| 2.1.3 木马核心技术 | 第17-20页 |
| 2.2 木马检测技术 | 第20-23页 |
| 2.2.1 PC端病毒检测技术 | 第20-21页 |
| 2.2.2 入侵检测技术 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于流量的木马检测模型及关键技术研究 | 第24-44页 |
| 3.1 引言 | 第24-26页 |
| 3.2 预处理关键技术 | 第26-27页 |
| 3.3 过滤器关键技术 | 第27-36页 |
| 3.3.1 P2P流量检测算法 | 第27-31页 |
| 3.3.1.1 基于载荷特征的P2P流量检测 | 第28-29页 |
| 3.3.1.2 基于P2P流量特征检测 | 第29-31页 |
| 3.3.2 URL信用评估算法 | 第31-34页 |
| 3.3.3 采样检测及反馈过滤算法 | 第34-36页 |
| 3.3.4 过滤算法比较分析 | 第36页 |
| 3.4 木马检测关键技术 | 第36-43页 |
| 3.4.1 基于知识库检测的关键技术 | 第36-39页 |
| 3.4.1.1 基于木马字符特征检测算法 | 第37-38页 |
| 3.4.1.2 基于MD5值云查算法 | 第38-39页 |
| 3.4.2 基于行为检测的关键技术 | 第39-43页 |
| 3.4.2.1 行为收集模块 | 第40-42页 |
| 3.4.2.2 行为关联分析 | 第42-43页 |
| 3.4.3 检测算法对比分析 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于流量的木马检测系统原型设计与实验验证 | 第44-72页 |
| 4.1 总体架构 | 第44-49页 |
| 4.1.1 功能模块 | 第44-45页 |
| 4.1.2 检测引擎调度 | 第45-46页 |
| 4.1.3 系统流程 | 第46-47页 |
| 4.1.4 其他设计 | 第47-49页 |
| 4.2 预处理模块 | 第49-53页 |
| 4.3 中间层模块 | 第53-54页 |
| 4.4 数据检测模块 | 第54-62页 |
| 4.4.1 内存池 | 第54-55页 |
| 4.4.2 并发检测 | 第55-62页 |
| 4.4.2.1 基于字符特征库检测引擎 | 第56-57页 |
| 4.4.2.2 基于MD5云查引擎 | 第57-58页 |
| 4.4.2.3 基于木马行为特征库引擎 | 第58-62页 |
| 4.5 异常响应模块 | 第62-63页 |
| 4.6 实验 | 第63-69页 |
| 4.6.1 开发环境 | 第63-64页 |
| 4.6.2 测试环境搭建 | 第64-65页 |
| 4.6.3 实验测试 | 第65-69页 |
| 4.7 系统能力对比及网络性能分析 | 第69-71页 |
| 4.8 小结 | 第71-72页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 全文总结 | 第72页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第77-78页 |
