| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 蠕虫研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 问题的提出 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 网络蠕虫 | 第15-21页 |
| 2.1 蠕虫的定义 | 第15-16页 |
| 2.2 Conficker蠕虫 | 第16-20页 |
| 2.2.1 Conficker蠕虫的简介 | 第16-17页 |
| 2.2.2 Conficker蠕虫的工作流程 | 第17-18页 |
| 2.2.3 Conficker蠕虫的传播 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 Conficker数据集分析 | 第21-43页 |
| 3.1 Conficker数据集的来源 | 第21-22页 |
| 3.2 Conficker数据集的介绍 | 第22-25页 |
| 3.3 Conficker数据集的处理 | 第25-31页 |
| 3.3.1 数据库设计 | 第25-28页 |
| 3.3.2 开发平台和工具 | 第28-29页 |
| 3.3.3 系统实现 | 第29-31页 |
| 3.4 Conficker数据集的分析和结果 | 第31-42页 |
| 3.4.1 数据分析原则 | 第31-33页 |
| 3.4.2 数据处理方法 | 第33-34页 |
| 3.4.3 数据分析结果 | 第34-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 蠕虫传播日模式驱动模型及分析 | 第43-59页 |
| 4.1 传染病模型 | 第43页 |
| 4.2 蠕虫传播经典模型 | 第43-48页 |
| 4.2.1 Simple Epidemic模型 | 第43-45页 |
| 4.2.2 Kermack-Mckendrick模型 | 第45-46页 |
| 4.2.3 Two-Factor模型 | 第46-48页 |
| 4.3 蠕虫传播的日模式驱动模型 | 第48-58页 |
| 4.3.1 简单的日模式驱动模型 | 第48-53页 |
| 4.3.2 改进的日模式驱动模型 | 第53-57页 |
| 4.3.3 两个模型的比较 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 日模式驱动模型的仿真 | 第59-65页 |
| 5.1 仿真环境 | 第59页 |
| 5.1.1 开发工具介绍 | 第59页 |
| 5.1.2 开发平台 | 第59页 |
| 5.2 仿真过程分析 | 第59-61页 |
| 5.2.1 核心数据结构 | 第59-60页 |
| 5.2.2 日模式蠕虫传播算法 | 第60-61页 |
| 5.2.3 核心函数 | 第61页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第65页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加的项目 | 第73页 |
| 发表的论文 | 第73页 |
| 参加的项目 | 第73页 |