基于文本挖掘的计算机漏洞自动分类技术
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| ·课题背景 | 第13-15页 |
| ·漏洞理论基础 | 第15-19页 |
| ·计算机漏洞定义 | 第15-17页 |
| ·漏洞的统一描述 | 第17页 |
| ·常见的漏洞数据资源 | 第17-19页 |
| ·漏洞分类的研究现状 | 第19-23页 |
| ·漏洞分类的研究现状 | 第19-22页 |
| ·目前存在的问题 | 第22-23页 |
| ·论文的主要内容与章节安排 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 面向安全管理的主动式漏洞扫描器 | 第25-31页 |
| ·漏洞扫描器介绍 | 第25-26页 |
| ·基于 OVAL 的主动式漏洞扫描器 | 第26页 |
| ·VULDIS 的主要功能 | 第26-28页 |
| ·VULDIS 的工作原理 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 改进型的 SVM 二叉树分类算法 | 第31-48页 |
| ·文本分类技术 | 第31-33页 |
| ·统计学习理论 | 第33-35页 |
| ·支持向量机 | 第35-38页 |
| ·SVM 多类分类扩展方法及其比较 | 第38-42页 |
| ·基于熵的二叉树构建算法 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于 SVM 的漏洞分类模型实现 | 第48-59页 |
| ·基于 SVM 算法的漏洞自动分类模型 | 第48-49页 |
| ·漏洞分类模型的主要概念及数学定义 | 第49-50页 |
| ·漏洞文本收集与预处理 | 第50-54页 |
| ·漏洞文本收集 | 第50-52页 |
| ·漏洞文本预处理 | 第52-54页 |
| ·漏洞类别的特征词抽取 | 第54-57页 |
| ·漏洞的向量表示 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 漏洞分类实验结果分析与结论 | 第59-67页 |
| ·评估指标描述 | 第59-60页 |
| ·实验数据描述 | 第60-61页 |
| ·漏洞特征词筛选结果 | 第61-63页 |
| ·漏洞分类测试结果 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结束语 | 第67-69页 |
| ·主要工作与创新点 | 第67-68页 |
| ·后续研究工作 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 1 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76页 |
