| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 前人研究成果 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 关键技术的研究 | 第16-33页 |
| 2.1 入侵检测技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 入侵检测的基本介绍 | 第16-17页 |
| 2.1.2 常见的入侵检测方法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 入侵检测技术的缺陷 | 第18-19页 |
| 2.2 蜜罐 | 第19-24页 |
| 2.2.1 蜜罐的基本介绍 | 第19页 |
| 2.2.2 蜜罐的分类 | 第19-22页 |
| 2.2.3 蜜罐的关键技术 | 第22-23页 |
| 2.2.4 蜜罐技术发展现状 | 第23-24页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第24-32页 |
| 2.3.1 数据挖掘的基本介绍 | 第24-26页 |
| 2.3.2 常用数据挖掘算法的介绍 | 第26-32页 |
| 2.3.3 数据挖掘在蜜罐分析中的应用 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于蜜罐的K-MEANS算法的研究 | 第33-44页 |
| 3.1 问题的提出 | 第33-34页 |
| 3.2 基于GRIDBSCAN改进K-MEANS算法的研究 | 第34-38页 |
| 3.2.1 改进的K-means算法的基本思想 | 第34页 |
| 3.2.2 改进的K-means算法设计 | 第34-38页 |
| 3.3 蜜罐捕获的数据预处理 | 第38-41页 |
| 3.3.1 蜜罐数据的获取 | 第38-40页 |
| 3.3.2 数据预处理 | 第40-41页 |
| 3.4 GDK-MEANS算法性能测试 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于蜜罐的网络防御模型的设计与实现 | 第44-60页 |
| 4.1 模型总体架构 | 第44-46页 |
| 4.1.1 模型设计思想 | 第44页 |
| 4.1.2 模型结构设计 | 第44-46页 |
| 4.2 模型工作流程 | 第46-47页 |
| 4.3 模型主要模块的分析与设计 | 第47-49页 |
| 4.3.1 数据控制模块的分析与设计 | 第47页 |
| 4.3.2 数据捕获模块的分析与设计 | 第47-48页 |
| 4.3.3 数据分析模块的分析与设计 | 第48-49页 |
| 4.3.4 规则提取模块的分析与设计 | 第49页 |
| 4.4 模型网络拓扑图设计 | 第49-50页 |
| 4.5 模型主要模块的实现 | 第50-59页 |
| 4.5.1 数据控制模块的实现 | 第50-51页 |
| 4.5.2 数据捕获模块的实现 | 第51-53页 |
| 4.5.3 数据分析模块的实现 | 第53-57页 |
| 4.5.4 规则提取模块的实现 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于蜜罐的网络防御模型的测试及分析 | 第60-66页 |
| 5.1 模型测试环境搭建 | 第60-61页 |
| 5.2 测试过程 | 第61-65页 |
| 5.2.1 标记算法阈值比例λ的选取 | 第61-62页 |
| 5.2.2 主要模块功能测试 | 第62-64页 |
| 5.2.3 模型性能验证 | 第64-65页 |
| 5.3 测试结果分析 | 第65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结束语 | 第66-68页 |
| 6.1 工作总结 | 第66页 |
| 6.2 问题和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71页 |