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基于Snort的入侵防御系统性能优化研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 本文待解决问题分析第12-13页
    1.3 国内外相关研究现状第13-16页
        1.3.1 网络安全研究现状第13-14页
        1.3.2 入侵防御技术整体研究现状第14-15页
        1.3.3 入侵防御性能优化研究现状第15-16页
    1.4 本文研究内容及主要贡献第16-17页
        1.4.1 研究内容第16页
        1.4.2 主要贡献第16-17页
    1.5 论文结构组织第17-18页
第二章 基于Snort的入侵防御系统研究第18-35页
    2.1 主要网关类防御技术研究第18-22页
        2.1.1 防火墙技术第18-19页
        2.1.2 入侵检测技术第19-21页
        2.1.3 入侵防御技术第21-22页
    2.2 Snort核心检测引擎分析与研究第22-29页
        2.2.1 Snort规则组织第23-24页
        2.2.2 Snort检测引擎第24-27页
        2.2.3 Snort包检测第27-29页
    2.3 Snort在入侵防御系统中的移植研究第29-34页
        2.3.1 Snort移植关键问题第30页
        2.3.2 关键设计第30-32页
        2.3.3 性能分析第32-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第三章 基于Snort的滥用检测引擎优化研究第35-59页
    3.1 基于活跃度的规则链优先级动态调整方案研究第35-46页
        3.1.1 Snort匹配流程研究第36-38页
        3.1.2 攻击场景分析第38-39页
        3.1.3 规则链优化方案设计第39-41页
        3.1.4 设计实现第41-46页
        3.1.5 实验结果分析第46页
    3.2 模式匹配算法改进研究第46-57页
        3.2.1 单模式匹配算法分析第47-49页
        3.2.2 多模式匹配算法分析第49-53页
        3.2.3 AC-BM改进算法研究第53-54页
        3.2.4 改进后的算法在Snort中的应用第54-57页
        3.2.5 实验结果分析第57页
    3.3 本章小结第57-59页
第四章 多核平台下的并发检测引擎研究第59-70页
    4.1 多核平台简介第59页
    4.2 几种多引擎模型分析第59-64页
        4.2.1 基本的生产者-消费者模型第59-61页
        4.2.2 基于规则分类的多引擎模型第61-63页
        4.2.3 基于数据包分流的多引擎模型第63-64页
    4.3 基于数据包分流的多引擎模型关键问题分析第64-66页
        4.3.1 数据分流问题第64-65页
        4.3.2 数据传递第65-66页
    4.4 关键设计实现第66-67页
        4.4.1 关键数据结构第66-67页
        4.4.2 关键接第67页
    4.5 实验结果与分析第67-69页
    4.6 本章小结第69-70页
第五章 改进后的入侵防御系统性能测试与分析第70-75页
    5.1 系统总体结构第70-71页
    5.2 系统测试第71-73页
        5.2.1 测试方案第71页
        5.2.2 测试工具第71-72页
        5.2.3 网络环境搭建第72-73页
    5.3 测试结果与分析第73-74页
    5.4 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-78页
    6.1 本文工作总结及结论第75页
    6.2 本文研究的局限性和不足第75-76页
    6.3 相关研究展望第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-82页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第82-83页

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