基于大数据分析的漏洞利用检测方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第6-9页 |
| 1.1.1 漏洞利用及其检测技术现状 | 第6-7页 |
| 1.1.2 大数据安全分析技术发展现状 | 第7-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 漏洞利用及其检测技术 | 第11-26页 |
| 2.1 漏洞利用过程及分类 | 第11-13页 |
| 2.1.1 漏洞利用过程 | 第11-12页 |
| 2.1.2 漏洞利用分类 | 第12-13页 |
| 2.2 常见攻击及漏洞检测方法 | 第13-18页 |
| 2.2.1 扫描攻击 | 第13-14页 |
| 2.2.2 拒绝服务攻击 | 第14-15页 |
| 2.2.3 缓冲区溢出攻击 | 第15-16页 |
| 2.2.4 常见漏洞检测方法 | 第16-18页 |
| 2.3 大数据安全分析 | 第18-25页 |
| 2.3.1 大数据分析平台 | 第18-22页 |
| 2.3.2 大数据安全分析技术 | 第22-24页 |
| 2.3.3 大数据安全分析的应用 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于大数据分析的漏洞利用检测方案设计 | 第26-39页 |
| 3.1 基于大数据分析的检测方案 | 第26-34页 |
| 3.1.1 大数据安全分析检测方案概述 | 第26-28页 |
| 3.1.2 特征提取 | 第28-32页 |
| 3.1.3 决策树分类算法 | 第32-34页 |
| 3.2 基于Spark的安全检测方案实现 | 第34-37页 |
| 3.2.1 实验环境 | 第34-36页 |
| 3.2.2 实验数据和结果 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 安全设备路由方案 | 第39-52页 |
| 4.1 安全设备路由研究现状 | 第39-40页 |
| 4.2 改进的安全设备路由方案 | 第40-47页 |
| 4.2.1 路由方案概述 | 第40-43页 |
| 4.2.2 改进的安全设备路由算法 | 第43-47页 |
| 4.3 路由方案对比试验 | 第47-51页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.3.2 实验数据和结果 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
