数据挖掘在恶意网页动态检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·恶意网页检测的研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 数据挖掘与蜜罐技术 | 第10-18页 |
| ·数据挖掘技术 | 第10-14页 |
| ·CAPTURE-HPC 蜜罐技术 | 第14-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 恶意网页检测系统 | 第18-29页 |
| ·单个恶意网页判别 | 第19-21页 |
| ·恶意网页库的生成与更新 | 第21-24页 |
| ·黑白名单排除列表编辑 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 恶意网页动态检测模型 | 第29-38页 |
| ·模型框架流程图 | 第29-30页 |
| ·模型基本原理 | 第30-33页 |
| ·模型模块构成 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 检测模型模块设计与实现 | 第38-62页 |
| ·蜜罐日志模块 | 第38-44页 |
| ·蜜罐日志结构 | 第39-40页 |
| ·操作序列 | 第40-42页 |
| ·挖掘序列 | 第42-44页 |
| ·数据库模块 | 第44-51页 |
| ·序列字段 | 第45-46页 |
| ·SQL SERVER 数据库 | 第46-48页 |
| ·LINQ 数据库交互 | 第48-51页 |
| ·数据挖掘模块 | 第51-61页 |
| ·聚类分析 | 第53-55页 |
| ·关联规则挖掘 | 第55-57页 |
| ·决策树分类 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 检测模型结果与验证 | 第62-72页 |
| ·日志统计分析 | 第62-63页 |
| ·挖掘模型实验 | 第63-71页 |
| ·聚类结果 | 第63-67页 |
| ·关联规则结果 | 第67-69页 |
| ·决策树结果 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·主要结论 | 第72页 |
| ·研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第77-79页 |
