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基于Snort分布式入侵检测系统的研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第12-16页
   ·网络安全现状第12-13页
   ·入侵与入侵检测第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14-16页
第二章 入侵检测概述第16-27页
   ·通用入侵检测模型第16-18页
   ·入侵检测检测技术的分类第18-20页
     ·按照信息源的分类第18-19页
     ·按照检测方法的分类第19-20页
     ·按照体系结构分类第20页
   ·主要的入侵检测技术第20-25页
     ·基于神经网络的入侵检测技术第20-21页
     ·基于数据挖掘的入侵检测技术第21-22页
     ·基于数据融合的入侵检测技术第22-23页
     ·基于计算机免疫学的入侵检测技术第23页
     ·基于进化计算的入侵检测技术第23-25页
   ·入侵检测的研究现状及发展趋势第25页
   ·本章小结第25-27页
第三章 Snort分析第27-41页
   ·Snort的工作原理第27-28页
     ·Snort体系结构第27页
     ·Snort的工作流程第27-28页
   ·Snort规则分析第28-33页
     ·规则头第29-31页
     ·规则选项第31页
     ·规则树第31-33页
   ·Snort预处理器第33-34页
     ·包重组预处理器第33页
     ·协议解码预处理器第33-34页
     ·异常检测预处理器第34页
   ·Snort输出插件第34-35页
     ·输出插件的功能第34-35页
     ·输出插件输出方式第35页
   ·Snort代码架构第35-40页
     ·Snort整体工作流程第36-38页
     ·主函数流程第38-39页
     ·规则解析第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 Snort快速规则匹配引擎第41-50页
   ·模式匹配算法第41-44页
     ·Boyer-Moore算法第41-42页
     ·Aho-Corasick算法第42-43页
     ·Wu-Manber算法第43-44页
   ·多模式快速匹配引擎的建立第44-49页
     ·模式集合的划分第44-45页
     ·模式集的存储方式第45-46页
     ·构造多模式匹配集合的流程第46-47页
     ·MWM算法有关数据结构的建立第47-48页
     ·多模式匹配引擎的检测过程第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 Snort检测引擎的改进第50-59页
   ·测试准备工作第50-52页
     ·实验环境第50页
     ·Snort的安装配置第50-51页
     ·取得MWM算法使用的模式集的结构第51-52页
     ·数据源的获得第52页
   ·影响MWM算法的因素第52-54页
     ·加入测试代码第52-53页
     ·改进前测试结果分析第53-54页
   ·Snort的改进第54-58页
     ·拆分模式集第54-57页
     ·改进后测试数据第57-58页
   ·实验结果分析及本章小结第58-59页
第六章 基于Snort的分布式入侵检测系统构建第59-64页
   ·研究分布式入侵检测系统的意义第59-60页
   ·分布式入侵检测系统的体系结构第60-61页
   ·基于Snort的分布式入侵检测模型第61-63页
     ·实现具体系统所需要考虑的问题第61-62页
     ·构建基于Snort的分布式入侵检测系统第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第七章 结束语第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-69页
作者在学期间取得的学术成果第69-70页
附录A 重要数据结构第70-73页

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