| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及问题提出 | 第10-11页 |
| 1.2 相关技术的发展现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 入侵检测技术的发展及研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 蜜罐技术的发展及研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 入侵检测技术与蜜罐技术 | 第18-30页 |
| 2.1 入侵检测技术 | 第18-21页 |
| 2.1.1 入侵检测的概念 | 第18页 |
| 2.1.2 入侵检测系统的基本原理 | 第18-20页 |
| 2.1.3 入侵检测系统的分类 | 第20-21页 |
| 2.2 蜜罐技术 | 第21-27页 |
| 2.2.1 蜜罐技术的概念 | 第22页 |
| 2.2.2 蜜罐的分类 | 第22-25页 |
| 2.2.3 蜜罐技术的优缺点 | 第25-27页 |
| 2.3 VMware虚拟机技术 | 第27-29页 |
| 2.3.1 概述 | 第27-28页 |
| 2.3.2 VMware虚拟网络 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 蜜罐与Snort入侵检测系统的改进 | 第30-42页 |
| 3.1 Snort入侵检测系统 | 第30-34页 |
| 3.1.1 Snort概述 | 第30-31页 |
| 3.1.2 Snort的体系结构 | 第31-34页 |
| 3.2 入侵检测系统中的模式匹配算法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 模式匹配算法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 模式匹配算法的改进 | 第37-39页 |
| 3.3 基于钩子函数的蜜罐技术 | 第39-41页 |
| 3.3.1 蜜罐原理 | 第39-40页 |
| 3.3.2 基于钩子函数的数据收集 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 Honeyd蜜罐系统与Snort入侵检测系统联合模型的设计 | 第42-54页 |
| 4.1 模型总体框架设计概述 | 第42-44页 |
| 4.1.1 模型设计目标 | 第42页 |
| 4.1.2 模型总体框架设计 | 第42-44页 |
| 4.2 模型结构设计 | 第44页 |
| 4.3 模型核心模块的分析与设计 | 第44-52页 |
| 4.3.1 蜜罐数据收集方法(HOOK)模块 | 第44-46页 |
| 4.3.2 入侵检测系统(Snort)模块 | 第46-48页 |
| 4.3.3 数据控制(IPTables)模块 | 第48-52页 |
| 4.3.4 数据分析(ACID)模块 | 第52页 |
| 4.4 模型特点 | 第52-53页 |
| 4.4.1 数据控制机制 | 第52-53页 |
| 4.4.2 模型的高效性 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 模型的实现与性能测试分析 | 第54-64页 |
| 5.1 模型系统环境搭建 | 第54-55页 |
| 5.1.1 硬件环境支持 | 第54-55页 |
| 5.1.2 软件环境支持 | 第55页 |
| 5.2 模型具体实现 | 第55-58页 |
| 5.2.1 Honeyd的安装与配置 | 第55-56页 |
| 5.2.2 Snort的安装与配置 | 第56-58页 |
| 5.2.3 VMware及虚拟机的配置 | 第58页 |
| 5.3 模型性能模拟测试 | 第58-63页 |
| 5.3.1 限制对外连接数功能的测试 | 第59-61页 |
| 5.3.2 攻击包抑制功能的测试 | 第61页 |
| 5.3.3 入侵检测模式匹配算法效率测试 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |