大型网络恶意代码检测关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义和目的 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文组织结构介绍 | 第12-13页 |
| 第二章 理论与工具介绍 | 第13-20页 |
| ·网络恶意代码攻击模型 | 第13-14页 |
| ·深度包检测技术 | 第14-16页 |
| ·Libpcap | 第16-17页 |
| ·IP 定位技术 | 第17-18页 |
| ·正则表达式 | 第18-19页 |
| ·正则表达式的定义和匹配技术 | 第18-19页 |
| ·PCRE | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于关联特征的恶意主机检测算法 | 第20-26页 |
| ·恶意代码数据包特征的逻辑分布 | 第20页 |
| ·基于关联特征的恶意主机检测 | 第20-24页 |
| ·算法相关定义与概念 | 第21页 |
| ·算法描述 | 第21-24页 |
| ·算法需要注意的问题 | 第24页 |
| ·基于关联特征过滤算法分析 | 第24-25页 |
| ·复杂度分析 | 第24-25页 |
| ·与传统单包特征匹配算法的兼容性 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 恶意代码检测系统的实现 | 第26-35页 |
| ·捕包模块 | 第27-28页 |
| ·关联特征过滤模块 | 第28页 |
| ·系统 UI 界面 | 第28-30页 |
| ·系统输入界面 | 第28-29页 |
| ·系统输出界面 | 第29-30页 |
| ·恶意代码的数据包特征 | 第30-34页 |
| ·SQL 注入定义 | 第30-31页 |
| ·SQL 注入类型 | 第31-32页 |
| ·SQL 注入过程 | 第32-33页 |
| ·SQL 注入攻击特征的正则表示 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 系统实验与结果分析 | 第35-39页 |
| ·系统检测实验 | 第35-38页 |
| ·环境部署 | 第35-36页 |
| ·实验过程与结果 | 第36-38页 |
| ·结果分析 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第六章 总结与展望 | 第39-41页 |
| ·本文创新之处 | 第39页 |
| ·存在的不足与展望 | 第39-41页 |
| ·复杂特征串的描述问题 | 第39-40页 |
| ·检测效率 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
