| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关技术基础 | 第12-22页 |
| 2.1 中间人攻击基础 | 第12-16页 |
| 2.1.1 中间人攻击简介 | 第12页 |
| 2.1.2 中间人攻击发展 | 第12-14页 |
| 2.1.3 中间人攻击的方式 | 第14-16页 |
| 2.2 分类算法概述 | 第16-19页 |
| 2.2.1 朴素贝叶斯算法 | 第17页 |
| 2.2.2 决策树算法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 随机森林算法 | 第18-19页 |
| 2.3 集成学习 | 第19-21页 |
| 2.3.1 Bagging方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Boosting方法 | 第20页 |
| 2.3.3 Stacking方法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 MITM环境分析系统的设计与实现 | 第22-39页 |
| 3.1 设计背景 | 第22-23页 |
| 3.2 系统架构 | 第23-24页 |
| 3.3 模块设计 | 第24-30页 |
| 3.3.1 网络爬虫模块 | 第24-25页 |
| 3.3.2 证书管理检测模块 | 第25-26页 |
| 3.3.3 协议检测模块 | 第26-28页 |
| 3.3.4 信道加密密钥检测模块 | 第28-30页 |
| 3.4 数据解析过滤 | 第30-32页 |
| 3.4.1 数据解析流程 | 第30-31页 |
| 3.4.2 数据解析 | 第31-32页 |
| 3.4.3 数据过滤 | 第32页 |
| 3.5 系统实现 | 第32-37页 |
| 3.5.1 主动型数据抓取模块实现 | 第33-36页 |
| 3.5.2 被动型数据抓取模块实现 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于模型融合的MITM漏洞检测系统 | 第39-49页 |
| 4.1 设计背景 | 第39页 |
| 4.2 系统设计 | 第39-40页 |
| 4.2.1 系统架构图 | 第39-40页 |
| 4.2.2 系统设计流程 | 第40页 |
| 4.3 特征分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 主动型特征提取 | 第41-43页 |
| 4.3.2 被动型特征提取 | 第43-44页 |
| 4.3.3 特征分类 | 第44页 |
| 4.4 基于Bagging思想的多源加权模型融合技术 | 第44-48页 |
| 4.4.1 基于数据分类的数据模型 | 第45-46页 |
| 4.4.2 基于整体数据单分类模型 | 第46-47页 |
| 4.4.3 基于Bagging思想的多源加权模型 | 第47页 |
| 4.4.4 算法选择 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 MITM漏洞检测系统实验 | 第49-55页 |
| 5.1 实验环境 | 第49页 |
| 5.2 实验准备 | 第49-51页 |
| 5.2.1 数据来源 | 第49-50页 |
| 5.2.2 数据清洗 | 第50-51页 |
| 5.3 实验结果 | 第51-54页 |
| 5.3.1 数据建模 | 第51-52页 |
| 5.3.2 性能调优 | 第52-53页 |
| 5.3.3 性能分析 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |