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基于序列聚类的软件漏洞检测方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-24页
   ·聚类技术第12-14页
     ·聚类的产生第12-13页
     ·聚类的任务和步骤第13-14页
   ·序列聚类技术第14-18页
     ·序列聚类的研究难点第14-16页
     ·国内外研究现状第16-18页
   ·软件漏洞检测技术第18-22页
     ·研究背景和意义第18-19页
     ·软件漏洞检测的国内外研究现状第19-21页
     ·存在的问题第21-22页
   ·课题的主要研究内容第22-23页
   ·本文组织结构第23-24页
第2章 基于序列聚类的软件漏洞检测模型设计第24-32页
   ·引言第24-25页
   ·软件安全的相关概念第25-26页
   ·基于序列聚类的软件漏洞检测模型第26-31页
     ·数据预处理模块第28-29页
     ·软件漏洞模式库生成模块第29-30页
     ·疑似软件漏洞检测模块第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 基于熵的 k-means 序列聚类算法及其在软件漏洞检测中的应用第32-46页
   ·引言第32-33页
   ·问题描述第33-35页
     ·漏洞序列的相似度第33-35页
     ·熵的定义第35页
   ·基于熵的 k-means 序列聚类算法及软件漏洞检测方法第35-41页
     ·基于熵的 k-means 序列聚类算法第36-37页
     ·软件漏洞检测算法第37-38页
     ·算法性能分析与实例第38-41页
   ·实验结果及分析第41-44页
     ·基于熵的 k-means 序列聚类算法的准确性分析第41-42页
     ·基于熵的 k-means 序列聚类算法的可伸缩性分析第42-43页
     ·漏洞检测的准确性第43页
     ·漏洞检测的效率第43-44页
   ·本章小结第44-46页
第4章 基于加权 k-means 序列聚类算法的软件漏洞检测方法第46-62页
   ·引言第46-47页
   ·问题描述第47-50页
     ·基于向量空间模型的序列向量相似度第47-49页
     ·序列的自适应权重第49-50页
   ·基于加权 k-means 算法的软件漏洞检测方法第50-57页
     ·加权 k-means 序列聚类算法第50-51页
     ·软件漏洞检测算法第51-52页
     ·算法性能分析与实例第52-57页
   ·实验结果及分析第57-60页
     ·加权 k-means 算法的聚类质量分析第57-58页
     ·加权 k-means 算法的可伸缩性分析第58-59页
     ·漏洞检测的准确性第59-60页
     ·漏洞检测的效率第60页
   ·本章小结第60-62页
第5章 基于快速 DBSCAN 序列聚类算法的软件漏洞检测方法第62-75页
   ·引言第62-63页
   ·问题描述第63-66页
     ·rd-entropy 的定义第64-65页
     ·序列的 s-order第65-66页
   ·基于快速 DBSCAN 算法的软件漏洞检测方法第66-70页
     ·构建漏洞模式库的快速 DBSCAN 算法第66-68页
     ·基于 s-order 破坏程度的软件漏洞检测方法第68-70页
     ·算法性能分析第70页
   ·实验结果及分析第70-73页
     ·快速 DBSCAN 算法的效率分析第71-72页
     ·漏洞检测的准确性第72-73页
     ·漏洞检测的效率第73页
   ·本章小结第73-75页
第6章 基于增量快速 DBSCAN 序列聚类算法的软件漏洞检测方法第75-84页
   ·引言第75-76页
   ·问题描述第76页
   ·基于增量快速 DBSCAN 算法的软件漏洞检测方法第76-81页
     ·快速 DBSCAN 算法回顾第77页
     ·增量快速 DBSCAN 漏洞序列聚类算法第77-79页
     ·基于增量快速 DBSCAN 算法的软件漏洞检测第79-80页
     ·算法性能分析第80-81页
   ·实验结果及分析第81-83页
     ·增量快速 DBSCAN 算法的效率分析第81-82页
     ·增量快速 DBSCAN 算法的可伸缩性分析第82页
     ·漏洞检测的准确性第82-83页
   ·本章小结第83-84页
结论第84-86页
参考文献第86-96页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第96-97页
致谢第97-98页
作者简介第98页

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