| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 入侵检测技术和Snort 入侵检测系统 | 第16-31页 |
| ·入侵检测技术 | 第16-23页 |
| ·入侵检测的定义及主要功能 | 第16页 |
| ·入侵检测模型 | 第16-18页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第18-22页 |
| ·入侵检测方法 | 第22-23页 |
| ·Snort 入侵检测系统 | 第23-30页 |
| ·Snort 的体系结构 | 第24-25页 |
| ·Snort 的工作流程 | 第25-27页 |
| ·Snort 的插件机制实现方法分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 规划识别技术 | 第31-38页 |
| ·规划识别的概念 | 第31页 |
| ·规划识别的发展过程 | 第31-32页 |
| ·规划识别的分类 | 第32-33页 |
| ·规划识别方法 | 第33-37页 |
| ·基于Kautz 理论的规划识别 | 第33-34页 |
| ·基于逻辑的规划识别 | 第34页 |
| ·基于概率方法的规划识别 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于规划识别的Snort 入侵检测系统 | 第38-62页 |
| ·系统模型总体设计 | 第38-40页 |
| ·设计思想 | 第38-39页 |
| ·系统结构 | 第39页 |
| ·系统的工作流程 | 第39-40页 |
| ·报警关联分析模块设计 | 第40-54页 |
| ·报警关联分析模型 | 第40-42页 |
| ·报警数据的预处理 | 第42-44页 |
| ·报警数据的归并 | 第44-46页 |
| ·报警数据的聚合 | 第46-50页 |
| ·报警数据的关联分析 | 第50-54页 |
| ·规划识别模块设计 | 第54-61页 |
| ·贝叶斯网络 | 第54-56页 |
| ·规划识别的贝叶斯网络推理模型 | 第56-60页 |
| ·贝叶斯网络推理模型在Snort 入侵检测系统中的应用 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 模拟实验 | 第62-65页 |
| ·实验环境 | 第62-63页 |
| ·实验数据源 | 第62页 |
| ·实验网络环境 | 第62-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-64页 |
| ·实验目的 | 第63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 详细摘要 | 第74-78页 |