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基于统计特征的网络入侵检测技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 主要研究内容及论文结构第10-12页
        1.3.1 主要研究内容第10-11页
        1.3.2 论文结构第11-12页
第二章 入侵检测技术基础第12-28页
    2.1 网络入侵原理第12-14页
        2.1.1 网络中的安全问题第12页
        2.1.2 网络入侵的一般步骤第12-13页
        2.1.3 常见入侵技术第13-14页
    2.2 入侵检测的概念第14-15页
    2.3 入测检测系统的分类第15-18页
        2.3.1 基于主机的入侵检测系统第15-16页
        2.3.2 基于网络的入侵检测系统第16-17页
        2.3.3 分布式入侵检测系统第17-18页
    2.4 入侵检测技术概述第18-21页
        2.4.1 常见的异常入侵检测技术第18-20页
        2.4.2 常见的误用入侵检测技术第20-21页
    2.5 入侵检测模型第21-25页
        2.5.1 IDES模型第21-22页
        2.5.2 CIDF模型第22-23页
        2.5.3 Agent模型第23-24页
        2.5.4 蜜罐模型第24-25页
    2.6 入侵检测系统现有问题与发展方向第25-27页
        2.6.1 入侵检测系统的问题第25-26页
        2.6.2 入侵检测系统的发展方向第26-27页
    2.7 本章小结第27-28页
第三章 网络流量统计特征的设计与流量识别算法第28-40页
    3.1 网络流量分析技术第28-29页
        3.1.1 包过滤技术第28页
        3.1.2 深度包检测技术第28-29页
        3.1.3 动态流量检测技术第29页
    3.2 基于统计特征的流量识别技术的算法设计第29-36页
        3.2.1 算法的思想与流程第29-30页
        3.2.2 应用会话流统计特征设计第30-34页
        3.2.3 特征模型库的设计与生成第34-36页
    3.3 基于相对熵的识别算法第36-37页
    3.4 基于相对熵的特征选择算法第37-39页
        3.4.1 算法思想第38页
        3.4.2 算法伪代码第38-39页
    3.5 本章总结第39-40页
第四章 基于支持向量机和统计特征的入侵检测模型第40-52页
    4.1 支持向量机基本原理第40-43页
        4.1.1 统计学习理论第40-41页
        4.1.2 线性分类函数第41-43页
        4.1.3 核函数第43页
    4.2 基于Fisher距离的有向无环图支持向量机第43-47页
        4.2.1 多类支持向量机第43-44页
        4.2.2 Fisher距离第44-46页
        4.2.3 基于Fisher距离的有向无环图支持向量机第46-47页
    4.3 流量识别算法的设计第47-48页
        4.3.1 统计特征的DAGSVM模型第47页
        4.3.2 算法的整体流程第47-48页
    4.4 实验及结果分析第48-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第五章 入侵检测系统的设计与实现第52-69页
    5.1 系统基本架构设计第52-53页
    5.2 系统的模块设计第53-60页
        5.2.1 协议解码模块第53-54页
        5.2.2 会话管理模块第54-56页
        5.2.3 模型训练模块第56-58页
        5.2.4 入侵检测模块第58-60页
    5.3 系统的实现与测试第60-68页
        5.3.1 代码结构第60-62页
        5.3.2 系统的实现第62-64页
        5.3.3 测试结果分析第64-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 论文工作总结第69页
    6.2 未来工作展望第69-71页
参考文献第71-74页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第74-75页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第75-76页
致谢第76页

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