面向网安试验的虚拟机自省采集与效果评估技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关技术 | 第10-18页 |
| 1.2.1 虚拟机自省技术 | 第10-16页 |
| 1.2.2 DDoS效果评估技术 | 第16-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 基于KVM的虚拟机自省采集系统 | 第20-36页 |
| 2.1 KVM虚拟机 | 第20-21页 |
| 2.2 网安试验下的系统需求分析 | 第21-22页 |
| 2.3 虚拟机自省采集系统设计 | 第22-25页 |
| 2.3.1 系统构成 | 第22-24页 |
| 2.3.2 信息处理流程 | 第24-25页 |
| 2.4 虚拟机自省采集系统实现 | 第25-35页 |
| 2.4.1 虚拟机连接 | 第25-26页 |
| 2.4.2 语义解析 | 第26-29页 |
| 2.4.3 配置下发 | 第29-30页 |
| 2.4.4 任务调度 | 第30-31页 |
| 2.4.5 文件度量 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 虚拟机自省系统的测试 | 第36-47页 |
| 3.1 虚拟机自省采集系统功能描述 | 第36页 |
| 3.2 虚拟机自省采集系统功能测试 | 第36-42页 |
| 3.2.1 基础采集测试 | 第36-38页 |
| 3.2.2 内存采集测试 | 第38-39页 |
| 3.2.3 磁盘采集测试 | 第39-42页 |
| 3.3 虚拟机自省采集系统性能测试 | 第42-46页 |
| 3.3.1 Linux虚拟机性能测试 | 第42-43页 |
| 3.3.2 Windows虚拟机性能测试 | 第43-45页 |
| 3.3.3 与其他自省采集系统的对比 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于虚拟机自省的DDoS效果评估技术 | 第47-61页 |
| 4.1 虚拟机自省在效果评估中的应用 | 第47页 |
| 4.2 效果评估流程 | 第47-51页 |
| 4.2.1 指标体系的建立 | 第48-49页 |
| 4.2.2 样本的设计与获取 | 第49-51页 |
| 4.2.3 数据归一化 | 第51页 |
| 4.3 BP神经网络模型 | 第51-56页 |
| 4.3.1 BP神经网络的概念 | 第51-53页 |
| 4.3.2 模型的建立 | 第53-54页 |
| 4.3.3 隐含层节点数优化 | 第54-55页 |
| 4.3.4 激活函数优化 | 第55页 |
| 4.3.5 学习率优化 | 第55-56页 |
| 4.4 模型评估 | 第56-59页 |
| 4.4.1 正确性评估 | 第57-58页 |
| 4.4.2 稳定性评估 | 第58-59页 |
| 4.4.3 冗余性评估 | 第59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
