首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--计算机网络论文--一般性问题论文

基于HTTP反向代理的Web安全网关技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 概述第9-14页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 Web应用中存在的问题第10页
    1.3 国内外研究现状第10-11页
        1.3.1 Web安全防护技术第10-11页
        1.3.2 HTTP攻击检测技术第11页
    1.4 主要研究内容和创新点第11-13页
    1.5 论文结构安排第13页
    1.6 本章小结第13-14页
第二章 相关技术分析第14-20页
    2.1 HTTP协议第14-16页
        2.1.1 HTTP协议简介第14-15页
        2.1.2 HTTP的工作方式第15-16页
    2.2 反向代理服务器第16-18页
        2.2.1 反向代理服务器简介第16-17页
        2.2.2 反向代理服务器主要功能第17-18页
    2.3 HTTP攻击手段第18-19页
    2.4 N-gram模型第19页
    2.5 本章小结第19-20页
第三章 系统模型分析与设计第20-33页
    3.1 系统网络拓扑和模型分析第20-24页
        3.1.1 系统网络拓扑示意图第20-22页
        3.1.2 系统运行架构分析第22-23页
        3.1.3 对反向代理技术进行模型分析第23-24页
    3.2 模型设计第24-28页
        3.2.1 系统模型与实现机制第24-25页
        3.2.2 反向代理服务器模型的设计第25-26页
        3.2.3 请求分析过滤模块第26-27页
        3.2.4 安全检测校验链子模块第27-28页
    3.3 设计开发流程第28-32页
        3.3.1 HTTP反向代理的构成第28-30页
        3.3.2 基于反向代理服务器的Web安全网关的流程图第30-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第四章 HTTP攻击检测模型第33-53页
    4.1 HTTP攻击检测模型分析第33-38页
        4.1.1 主流的请求报文检测模型第33-34页
        4.1.2 解构HTTP请求报文第34-35页
        4.1.3 检测校验链架构分析第35-36页
        4.1.4 分类特征提取比对模型第36-37页
        4.1.5 基于机器学习的攻击检测模型第37-38页
    4.2 模型设计第38-48页
        4.2.1 基于DFA的HTTP请求报文检测第38-39页
        4.2.2 基于N-gram的特征值提取算法第39-41页
        4.2.3 基于信息增益的特征值筛选算法第41-44页
        4.2.4 基于BP神经网络的分类学习系统第44-48页
    4.3 评价标准第48-52页
        4.3.1 不同长度N-gram算法特征检测比较第50-51页
        4.3.2 不同特征个数的特征向量检测比较第51页
        4.3.3 不同分类算法之间的比较第51-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第五章 系统实现第53-72页
    5.1 实现环境第53-54页
        5.1.1 软件环境介绍第53页
        5.1.2 硬件及网络环境第53页
        5.1.3 开发工具及使用语言第53-54页
    5.2 系统设计与实现第54-63页
        5.2.1 反向代理的实现第55-56页
        5.2.2 请求分析过滤模块的实现第56-59页
        5.2.3 基于DFA的HTTP请求报文检测系统的实现第59-61页
        5.2.4 基于BP神经网络的训练和识别系统的实现第61-63页
    5.3 系统运行效果及功能测试第63-67页
        5.3.1 运行效果第63-64页
        5.3.2 黑名单测试第64-65页
        5.3.3 访问控制列表测试第65-66页
        5.3.4 安全检测校验链测试第66-67页
    5.4 系统性能评估第67-71页
    5.5 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-75页
    6.1 工作总结第72-73页
    6.2 工作展望第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
攻读学位期间发表论文及参加科研项目第81-83页
    一、已发表的论文第81页
    二、参加科研项目第81-83页

论文共83页,点击 下载论文
上一篇:基于视觉的条烟订单核对系统研究
下一篇:级联H桥型多电平DVR的控制策略研究