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基于决策树的快速网络入侵检测系统

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
前言第7-9页
第一章 入侵检测研究综述第9-14页
   ·入侵检测介绍第9-10页
   ·入侵检测模型第10-12页
   ·入侵检测分类第12-14页
     ·基于检测数据来源分类第12页
     ·基于数据分析技术的分类第12-14页
第二章 网络入侵检测系统 Snort 分析第14-22页
   ·基于特征检测的 NlDS第14页
   ·Snort 简介第14-16页
   ·Snort 的工作原理第16-21页
     ·Snort 初始化过程第17-18页
     ·数据报文检测第18-21页
   ·NIDS 面临的挑战第21-22页
第三章 基于决策树的入侵检测引擎第22-35页
   ·Snort 的匹配效率问题第22-23页
   ·基于 ID3 算法决策树的 NIDS第23-25页
   ·基于网络协议栈层次的决策树第25-28页
   ·特殊属性值的处理第28-29页
   ·子树查找和 Bloom Filter第29-31页
   ·字符串匹配算法第31-33页
     ·BM(Boyer-Moore) 算法第31-32页
     ·AC(Aho-Corasick) 算法第32页
     ·MWM(Modified Wu-Manber) 算法第32-33页
     ·字符串匹配算法分析第33页
   ·决策树的构造算法第33-35页
第四章 数据采集模块的优化第35-41页
   ·基本的网络数据截获机制和 Libpcap第35-37页
   ·NAPI 模式第37-38页
   ·零拷贝第38页
   ·NAPI 模式下零拷贝的实现第38-41页
第五章 实验与分析第41-45页
   ·实验一第41-42页
   ·实验二第42-45页
第六章 总结与展望第45-47页
   ·论文总结第45页
   ·工作展望第45-47页
参考文献第47-51页
致谢第51-52页
发表论文情况第52-53页

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