一、入侵检测及其技术分析（论文文献综述）
吕泓卓[1]（2020）在《IPv4&IPv6数据分析系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着当今社会的发展,计算机网络技术得到了越来越广泛的使用,与此同时,人们对网络的性能和安全的要求也越来越高,所以网络管理人员对网络进行合理规划、对网络进行安全管理也变得越来越重要。现如今互联网出现了IPv4技术和IPv6技术混合使用的情况,两种技术的使用既扩大了网络规模也增加了网络流量数据的复杂度,所以在此基础上开展IPv4&IPv6网络环境下的流量数据分析十分有必要。通过对流量数据的分析,管理人员可以及时掌握网络情况,发现网络中新应用的发展趋势,也可以对网络通信协议研究、网络设备开发以及网络规划进行指导等。本文以Hadoop大数据平台网络流量采集为基础,以公司业务需求为背景,结合数据存储以及数据分析技术,研究开发了IPv4&IPv6数据分析系统。系统主要完成了以下几方面工作:（1）本文首先提出一种基于UA识别和随机森林的终端识别算法TRF,通过对手持设备和非手持设备的分类,对网络终端设备做分类展示。通过实验表明,TRF算法有效提高了分类准确率,提升了分类器的性能。（2）其次构建了基于Hadoop大数据平台的数据分析系统,通过Bro采集框架的改造和算法改进,对IPv4&IPv6数据流量进行了采集和预处理,同时为了使数据存储符合系统的多样性和复杂性,设计运用了多种存储方式对数据进行存储,并对存储后的数据流量进行分析,为系统展示提供更为准确和清晰的网络信息。（3）最后对系统分析后的网络信息运用饼图、柱状图和折线图进行可视化展示,便于系统用户对网络流量数据情况的直观了解;同时为了保证系统的可靠性和正确性,对系统进行功能性和非功能性测试。本文按照原计划顺利完成IPv4和IPv6流量数据的采集、分析和展示工作,通过使用本系统,一方面可以有效地减少技术人员对网络管理的成本和工作量,提高工作效率;另一方面可以使用户更加全面、客观的了解和掌握网络现状;更进一步的说,也为以后提高网络防御水平打下坚实的基础。
杨龙[2]（2019）在《电气试验数据现场记录分析系统的设计与实现》文中认为电气试验人员是保证电力设备安全的医生,试验人员采用多样化的试验设备检查电力设备的绝缘性能和技术指标,确保电网的安全运行。电气试验数据的现场记录分析是电气试验的重要环节,试验数据记录分析的可靠性、实时性及纵（横）可对比性是变电设备状态评价的基石。目前现场试验数据记录分析存在诸多问题:试验数据记录本保存困难、试验数据记录不规范、数据分析繁琐、数据查阅不方便、无法满足多工作的需要,设计并制作电气试验数据现场记录分析系统解决以上问题。本论文介绍了电气数据记录与分析的研究背景以及国内外的研究现状,详细分析了用户需求,设计并实现了电气试验数据现场记录与分析系统,重点介绍了系统总体B/S架构设计以及系统采用Java语言编程,用MySQL存储数据的实现过程。首先,根据电气试验数据现场记录分析系统的功能,构建系统的整体框架,设计软件系统各模块的功能需求。其次,对软件系统的各个功能模块和数据库进行详细的设计。最后,详细介绍各功能模块的实现过程及效果,通过全面的软件测试,完成相应的测试工作,形成完整的应用软件。本文设计开发的电气试验数据现场记录分析系统软件,其可以将电气试验现场试验数据实时的记录、分析、存储,并且可以进行多用户的试验数据共同记录及访问,最终将试验数据以Word文件形式导出,完成试验数据的完整记录分析,进而判断变电设备的运行工况,为电网的安全运行提供设备基础。本系统改变了国网攀枝花供电公司电气试验数据记录与分析的传统人工工作方式,有效的提升了现场工作效率和试验数据分析的的准确性,实际应用中已发现多起不合格试验数据。同时由于本系统编制的标准化电气试验项目模板在国家电网有限公司内部具有很强的规范性和通用性,使本系统具有较高的推广价值。
刘宇扬[3]（2016）在《基于数据挖掘算法的shellcode检测研究与实现》文中研究指明二进制程序安全一直是安全领域的重中之重。Shellcode是二进制程序漏洞利用的核心代码,是取得目标机器控制权进而达到攻击者想要执行的操作必不可少的一小段二进制字节。因此对shellcode的检测是二进制程序安全防护中非常重要的一部分。Shellcode可能内嵌于暗藏恶意的本地的文件中,也可能出现在注入攻击的网络流量之中。对shellcode进行检测,是网络IDS、蜜罐系统等必不可少的核心功能。常规的shellcode检测技术依靠人工提取的静态字节特征进行检测,随着网络攻击和防御技术地协同进化,不断有新的编写技术、变形技术、编码技术和多态技术被用来规避针对shellcode的检测,当今的常规检测方案已经渐渐不能适应日益复杂多变的网络安全环境。本文针对shellcode的检测问题进行了分析研究,提出并实现了一种基于数据挖掘算法的shellcode检测模型。首先,本文针对各种shellcode技术进行了说明,论证了基于指令序列建模的可行性。其次,分析和比对了静态和动态方法获取指令序列的优势劣势,论证了选取静态反汇编的可行性和必然性。再次,本文将自然语言处理中的词袋模型应用到shellcode检测的具体场景,使得本系统不依赖于特定的特征而从数据中自动学习特征,因此能实现更广范围的检测和更高的准确率。接着,本文在模型的基础上设计和实现了一个流量shellcode检测系统,通过一个统一的模型对shellcode解码段和普通shellcode进行双层检测,保证了其对各种shellcode的检测能力。最后,通过可靠来源的数据集设计实验,验证了该基于数据挖掘算法shellcode检测模型的有效性,验证了流量shellcode检测系统的检测效果。本文设计和实现的系统和shellcode检测库libemu进行了对比实验。实验表明,本文的系统有更好的检测效果和更全面的检测范围。其对采用多种技术的普通、变形、编码和多态shellcode都具有较好的检测效果和较高的检测效率。
李伟华,郑彦宁,刘志辉[4]（2015）在《国内外数据整合研究进展分析》文中研究指明互联网技术的快速发展使企业和科研工作都迈向了数据化,但同时也带来了数据分散、孤立、整合困难的问题,数据整合一直以来都是情报学的重要研究内容,从情报学的视角发现国内外数据整合研究的差异就显得十分重要。本文利用共词分析的方法对国内外数据整合的研究进行对比分析,结果表明国内相关研究整体落后于国外,在从基础技术向应用过渡的过程中,国内主要侧重于商务智能、面向服务应用等商业方面,而国外则更多地关注于地理信息系统、生物信息学、基因表达等公共事业方面。
费翔[5]（2015）在《基于数据种植的网络安全研究》文中研究说明随着网络技术的发展和网络规模的扩大,网络安全事件发生愈发频繁,直接威胁到人们和国家的正常经济生活。探究引起安全事件发生的原因,有助于分析当前网络的状况,制定合适的应对策略,得到了广泛的关注。传统的数据挖掘等手段只能找出安全事件的发生和某些因素之间的联系,但这些因素并不一定是真正导致安全事件发生的成因。为了探寻安全事件发生的本质成因,本文提出了基于数据种植的网络安全研究。此外,针对网络中安全设备产生的告警数据量大,误报多等问题,研究了基于D-S证据理论的数据融合方法。本文的主要工作如下：（1）概述了数据种植技术的研究背景和意义,研究了数据种植的基本理论。数据种植基于问题,能够在感兴趣问题领域内不断生成可供研究的数据。为了充分呈现所研究的问题,需选取相应的变量参数,建立适当的想定和种植模型。（2）研究了D-S证据理论在数据融合领域的应用。针对经典D-S证据理论在处理高度冲突数据时会产生悖论的问题,提出了一种基于矛盾系数改进的D-S证据理论。（3）利用所提出改进的D-S证据理论,对多源DoS攻击网络告警信息进行融合处理。实验证明,改进的D-S证据理论可以有效融合多源数据,得到了较好的网络告警信息融合结果。（4）在得到经过融合处理的网络告警信息之后,对于感兴趣的网络安全问题,选取能反映安全事件发生的网络关键要素,建立相应的仿真模型并多次运行,最后对运行的结果进行分析处理,综合得到导致安全事件发生的真正成因。
刘峰[6]（2014）在《当前网络信息安全的现状及其技术分析》文中研究表明本文通过对当今互联网安全现状的分析,针对威胁网络信息安全的几大因素,如计算机病毒,黑客的攻击以及互联网自身的安全漏洞的详细的阐述。运用好防治计算机病毒,访问控制技术以及加解密技术这些针对威胁网络安全的因素的技术手段来探讨加强网络安全系数的探讨。
吕维[7]（2014）在《木马攻击及检测系统的研究与实现》文中研究说明随着网络的发展,网络信息安全问题日益成为人们关注的话题。从过去病毒猖獗到现在的木马泛滥,以窃取信息为目标的木马开始替代病毒成为网络安全的头号敌人,它已经成为幕后灰色利益集团“互联网转型”的重要工具,制造,传播,盗窃账户信息,获取非法利益,洗钱,分成,形成了一条以木马为轴心,以窃取用户财产为目的的完整的“黑客经济链条”。本文工作如下：一、梳理了木马的分类,介绍了木马发展中历经的五代技术及今后的发展趋势。具体分析了木马的工作原理,以及在植入、启动、隐蔽、建立通信等四个方面运用到的各种具体技术,详细的分析了木马隐藏自身资源方面所用到的挂钩技术,远程线程插入技术,端口复用技术等,同时介绍了动态链接库的具体使用原理。二、具体介绍了现阶段已有的五种反木马技术：特征码技术、虚拟机技术、静态启发式技术、动态启发式技术（行为检测技术）、入侵检测技术,比较了每种技术的优缺点,以及各自的优势领域。三、针对现阶段主流的木马种类,分析操作系统的服务流程,在内核态和用户态切换的方法以及API函数的使用,在此基础上针对现在主流的高隐藏性的Rootkit木马,提出自己的检测思路：从底层直接解析系统资源来获取所有的信息,再与用户态的资源对比从而检测出隐藏资源。利用上述思路建立起一个木马检测系统模型,将内存完整性检测和进程、注册表、文件隐藏检测结合起来,并在章节中阐述每种检测模块的思路和具体步骤。四、对木马检测系统进行测试,结果表明对于高隐藏性的Rootkit木马具有较好的检测效果,对比同类检测软件有一定的优势,但也发现了本检测系统的不足之处。
汪克敏[8]（2011）在《基于数据挖掘的入侵检测技术的研究》文中进行了进一步梳理近几年,随着Internet技术的产生和在全球范围内的高速发展,人类的信息化程度得到了很大的提高,对网络应用的需求也随之增加。计算机网络已经逐渐深入到人类社会,影响着人们的生活、工作和学习。但网络的普及和发展也由此带来了一系列诸如网络攻击、系统的恶意入侵等安全性问题。因此,信息安全问题开始引起人们的广泛关注,并一定程度上影响着国家安全,成为稳定社会,保障国家安全的重要因素之一。入侵检测技术是一种保证系统安全性的技术手段,这种技术通过对目标系统来发现检测达到发现入侵攻击的目的。这种技术目前已经在网络安全方面的到了广泛的应用,并逐步成为网络安全领域中心的研究热点。然而,目前传统的入侵检测技术在适应性、时效性方面还存在着亟需改进的不足之处。由此,针对这些不足,本文将在传统的入侵检测技术的基础之上引入一种新的将挖掘方法应用到传统的入侵检测技术中的技术,并通过实现关联规则中Apriori算法,从而加强其在系统检测和网页入侵检测中的功能,在很大程度上提高检测的效果,以更好的起到保护网络信息安全的作用。
潘进[9]（2011）在《互联网安全中的安全事件验证》文中提出我国的计算机网络技术从科技网、教育网开始,虽起步较晚,但发展迅速,与国际先进国家的差距正在缩小。但国内信息安全的形势却愈发严峻,截至2008年年底,我国网民规模已达到2.98亿,成为全球第一,但与此同时,由互联网带来的计算机安全问题则越来越多,2008年我国新增计算机病毒、木马数量呈爆炸式增长,总数量已突破千万,而网页挂马、漏洞攻击称谓黑客获利的主要渠道。安全事件被定义为一切计算机系统和网络安全的敌对行为,威胁到计算机系统和网络上数据、信息、应用及服务的保密性、完整性以及可用性。对安全事件发生的检测识别及分析处理,对于网络系统的风险评估和态势预测具有重大的意义。本课题在对当前互联网安全态势进行分析的基础上,以广大中小企业和个人的计算机为研究对象,对计算机系统进行安全事件验证,根据当前状态,使用足够的条件证明事件的存在,发生时间,需求该事件的起因,推理事件的发生过程并确定事件的影响及损失。本课题主要内容分为五部分：1、对于互联网安全现状的相关调研,通过调研对当前互联网安全现状进行探讨,并对于常用的安全事件提出解决对策。2、互联网应急处置以及由此产生的安全事件验证问题,并由此介绍安全事件验证在互联网应急处置中的作用。3、安全事件验证系统的总体功能介绍和技术背景。基于当前安全事件验证的方式,提出多源数据下的安全事件验证方式。4、基于多源数据的安全事件验证系统的设计与实现5、安全事件验证在安全评估中的应用
邢鑫[10]（2009）在《基于Snort的网络入侵检测系统规则集优化研究与实现》文中研究说明随着网络技术的快速发展和网络应用环境的不断普及,网络安全问题日益突出。在传统的加密和防火墙技术已经不能完全满足安全需求的同时,入侵检测技术作为一种全新的安全保障手段,在网络安全领域发挥着其独到的作用。因此一个集上网行为管理、网络审计为一体的网络管理系统就显得更加具有实际应用意义。本文在介绍入侵检测技术基础上,以轻量级入侵检测工具Snort为研究对象,剖析其模块结构、工作流程和规则特点,阐述系统的整体架构和具体应用。着重研究了对Snort规则集的优化。通过创建策略树、判定规则关系的方式,提出了对Snort规则集进行冲突检测的递归算法和冲突异常解决方案;通过对特征规则匹配频数的统计,提出了以规则文件为单位基于攻击类型优先级的静态次序优化;并基于冲突检测的结果,有次序限制条件的对Snort规则集进行动态索引次序优化。实验结果表明,规则集优化算法能够发现规则中潜在的冲突异常并进行正确处理。在网络负载几乎相同的环境下,经过规则集优化的Snort检测引擎处理时间要少于原Snort的处理时间,效率得到提高;同时入侵检测误报率和漏报率也有所降低。Snort规则集冲突检测研究为入侵检测引擎规则集优化的设计打开了一条新的思路,但它还需要不断完善。在优化Snort规则集基础上,基于Snort搭建了网络审计与行为分析（NAS）入侵检测系统,设计并实现了日志文件审计、特征规则管理、冲突检测报警、数据包协议分析、终端管理等功能,并通过测试证明其有效性和可用性。考虑到Snort协议分析能力的有限,采用改进源码后的Wireshark工具辅助分析Snort日志文件,以完成对应用层部分协议的分析。最后,本文说明了Snort规则集改进的进一步工作,并对Snort和IDS技术的发展作了展望。
二、入侵检测及其技术分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、入侵检测及其技术分析（论文提纲范文）
（1）IPv4&IPv6数据分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 项目背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据采集研究现状 |
| 1.2.2 数据分析研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 大数据集群简介 |
| 2.2 数据采集技术简介 |
| 2.3 终端识别技术简介 |
| 2.4 Ajax简介 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统总体分析与设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 功能需求分析 |
| 3.1.2 非功能需求分析 |
| 3.2 系统架构设计 |
| 3.3 数据采集方案选择 |
| 3.4 数据分析研究与设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于UA识别和随机森林的终端识别算法TRF |
| 4.1 常用分类算法研究 |
| 4.1.1 常用算法优缺点比对 |
| 4.1.2 仿真实验和分析 |
| 4.2 随机森林算法改进 |
| 4.2.1 OOB误差估计 |
| 4.2.2 改进算法TRF |
| 4.3 TRF算法仿真实验 |
| 4.3.1 实验数据集 |
| 4.3.2 实验评价标准 |
| 4.3.3 实验与结果分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 数据分析系统实现 |
| 5.1 数据采集模块实现 |
| 5.1.1 流量区分 |
| 5.1.2 应用识别 |
| 5.2 数据存储模块实现 |
| 5.3 数据分析模块实现 |
| 5.3.1 基本功能处理 |
| 5.3.2 流量统计处理 |
| 5.3.3 流量分析处理 |
| 5.4 数据可视化模块实现 |
| 5.4.1 流量统计可视化 |
| 5.4.2 流量分析可视化 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.6 本章小节 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）电气试验数据现场记录分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.1.1 课题的背景 |
| 1.1.2 课题的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本文的整体框架 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 系统的整体需求 |
| 2.2 功能性需求 |
| 2.2.1 试验报告基础信息填写模块具体需求 |
| 2.2.2 试验项目模板选择模块具体需求 |
| 2.2.3 试验数据记录分析模块具体需求 |
| 2.2.4 试验结论分析模块具体需求 |
| 2.2.5 试验报告导出模块具体需求 |
| 2.3 非功能性需求 |
| 2.3.1 软件运行环境需求 |
| 2.3.2 软件运行需求分析 |
| 2.4 系统开发目标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统总体设计 |
| 3.1 系统开发技术 |
| 3.1.1 Java语言编程 |
| 3.1.2 B/S架构及JFinal框架 |
| 3.1.3 MySQL数据库存储数据 |
| 3.1.4 无线局域网访问数据库技术 |
| 3.1.5 Microsoft Office |
| 3.2 系统架构设计 |
| 3.2.1 设备组件驱动 |
| 3.2.2 完整架构 |
| 3.2.3 数据处理分析流程 |
| 3.2.4 实现技术的选择 |
| 3.2.5 配置文件驱动 |
| 3.3 功能模块设计 |
| 3.3.1 试验报告模板基础元素建立及相关数据管理 |
| 3.3.2 试验报告管理 |
| 3.3.3 试验仪器管理 |
| 3.3.4 用户管理 |
| 3.3.5 日志管理 |
| 3.4 数据库设计 |
| 3.4.1 数据库中模型管理设计 |
| 3.4.2 数据库常量配置设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统关键模块详细设计 |
| 4.1 系统结构 |
| 4.2 功能模块详细设计 |
| 4.2.1 试验报告基础信息填写模块详细设计 |
| 4.2.2 试验项目模板选择模块详细设计 |
| 4.2.3 试验数据记录分析模块详细设计 |
| 4.2.4 试验结论分析模块详细设计 |
| 4.2.5 试验报告导出模块详细设计 |
| 4.3 数据库模块详细设计 |
| 4.4 图形界面与文档生成 |
| 4.4.1 图形界面 |
| 4.4.2 文档生成 |
| 4.5 数据关联分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统功能模块实现 |
| 5.2.1 用户登录模块实现 |
| 5.2.2 试验报告展示模块实现 |
| 5.2.3 试验报告查询模块实现 |
| 5.2.4 试验报告基础信息填写模块实现 |
| 5.2.5 试验项目模板选择模块实现 |
| 5.2.6 试验数据记录分析模块实现 |
| 5.2.7 试验结论分析模块实现 |
| 5.2.8 试验报告导出模块实现 |
| 5.2.9 其他辅助功能模块实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 测试环境 |
| 5.3.2 测试方法 |
| 5.3.3 测试过程 |
| 5.3.4 功能模块测试 |
| 5.3.5 性能测试 |
| 5.3.6 安全测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）基于数据挖掘算法的shellcode检测研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与结构 |
| 第二章 shellcode及其检测技术 |
| 2.1 Shellcode概述 |
| 2.1.1 Shellcode基本原理和功能 |
| 2.1.2 Shellcode基本编写技术 |
| 2.1.3 Shellcode变形和多态技术 |
| 2.2 shellcode检测技术概述 |
| 2.2.1 动态检测技术 |
| 2.2.2 静态检测技术 |
| 2.2.3 启发式方法 |
| 2.3 shellcode检测技术分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于SVM的shellcode检测 |
| 3.1 基于SVM的shellcode检测概述 |
| 3.2 shellcode指令序列分析 |
| 3.2.1 普通shellcode指令序列分析 |
| 3.2.2 变形shellcode指令序列分析 |
| 3.2.3 多态shellcode指令序列分析 |
| 3.2.4 shellcode指令序列分析总结 |
| 3.3 shellcode检测特征提取 |
| 3.3.1 N-gram |
| 3.3.2 TF-IDF计算方式 |
| 3.3.3 SVM分类器 |
| 3.4 基于词袋模型的shellcode检测 |
| 3.4.1 特征提取过程示例 |
| 3.5 模型仿真与验证 |
| 3.5.1 数据来源 |
| 3.5.2 实验环境 |
| 3.5.3 基于词袋模型的shellcode检测模型验证 |
| 3.5.4 仿真结果和分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 流量shellcode检测系统设计与实现 |
| 4.1 流量shellcode检测系统需求分析 |
| 4.2 流量shellcode检测系统概述 |
| 4.2.1 检测系统应用场景 |
| 4.3 系统调度模块 |
| 4.4 配置解析模块 |
| 4.5 流量解析模块 |
| 4.6 shellcode检测核心模块 |
| 4.6.1 指令助记符序列获取技术分析 |
| 4.6.2 核心检测流程 |
| 4.6.3 shellcode解码段检测 |
| 4.6.4 针对普通shellcode及其变形的检测 |
| 4.6.5 双层shellcode检测模块总结 |
| 4.7 模型训练模块 |
| 4.8 日志与告警模块 |
| 4.8.1 文本日志中间件 |
| 4.8.2 数据库中间件 |
| 4.8.3 邮件告警中间件 |
| 4.9 流量shellcode检测系统实现总结 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 流量shellcode检测系统验证 |
| 5.1 流量shellcode检测系统环境 |
| 5.2 流量shellcode检测系统验证环境 |
| 5.3 性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 回顾和总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 附录A 缩略语表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（4）国内外数据整合研究进展分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 数据来源及分析方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 分析方法 |
| (1)共词分析 |
| (2)演化分析 |
| 3 数据整合研究进展分析 |
| 3.1 数据整合研究的发展趋势分析 |
| 3.2 数据整合在不同研究阶段的主题分析 |
| 3.2.1 1990-1999年间数据整合研究主题分析 |
| 3.2.2 2000-2003年间数据整合研究主题分析 |
| 3.2.3 2004-2009年间数据整合研究主题分析 |
| 3.2.4 2010-2014年间数据整合研究主题分析 |
| 4 数据整合研究进展对比分析 |
| 5 结语 |
（5）基于数据种植的网络安全研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究的现状 |
| 1.3 本文的研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第二章 数据种植的基本概念 |
| 2.1 产生背景 |
| 2.2 数据种植技术简介 |
| 2.3 数据种植和数据挖掘的联系 |
| 2.4 数据种植的组成 |
| 2.4.1 数据种植模型 |
| 2.4.2 数据生长平台 |
| 2.4.3 数据种植结果分析 |
| 2.5 数据种植过程 |
| 2.6 国外研究介绍 |
| 2.7 需要解决的关键技术 |
| 2.7.1 实验设计方法 |
| 2.7.2 数据种植模型研究 |
| 2.8 本章总结 |
| 第三章 网络安全事件预处理 |
| 3.1 数据融合的基本概念 |
| 3.2 数据融合模型 |
| 3.3 融合的三个层次 |
| 3.3.1 数据层融合 |
| 3.3.2 特征层融合 |
| 3.3.3 决策层融合 |
| 3.4 基于D-S证据理论的数据融合方法 |
| 3.4.1 基本概念 |
| 3.4.2 合成规则 |
| 3.4.3 D-S证据理论的不足 |
| 3.4.4 消除悖论新的方法 |
| 3.5 基于改进D-S证据理论的网络安全事件融合 |
| 3.5.1 模型分析 |
| 3.5.2 攻击事件融合 |
| 3.6 实验仿真与结果 |
| 3.6.1 实验环境 |
| 3.6.2 实验过程 |
| 3.7 本章总结 |
| 第四章 基于数据种植的网络安全模型研究 |
| 4.1 研究的内容 |
| 4.2 数据种植解决的网络安全问题 |
| 4.3 数据种植平台 |
| 4.4 具体实验过程 |
| 4.4.1 攻击类型介绍 |
| 4.4.2 实验工具介绍 |
| 4.4.3 具体实验步骤 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（6）当前网络信息安全的现状及其技术分析（论文提纲范文）
| 1 网络信息安全的现状 |
| 2 威胁计算机网络信息安全的主要因素 |
| 2.1 计算机病毒 |
| 2.2 黑客的蓄意攻击 |
| 2.3 网络原本的漏洞 |
| 3 增强网络信息安全的技术手段 |
| 3.1 防火墙技术 |
| 3.2 入侵检测技术 |
| 3.3 防治病毒 |
| 4 小结 |
（7）木马攻击及检测系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 章节安排 |
| 第二章 木马概述 |
| 2.1 木马定义 |
| 2.2 木马分类 |
| 2.3 木马的发展历程和发展趋势 |
| 2.3.1 发展历程 |
| 2.3.2 木马的发展趋势 |
| 2.4 木马的工作原理及技术分析 |
| 2.4.1 基本工作原理 |
| 2.4.2 木马的植入技术 |
| 2.4.3 木马的自启动技术 |
| 2.4.4 木马的隐藏技术 |
| 2.4.5 木马的通信技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 木马检测技术 |
| 3.1 特征码技术 |
| 3.2 虚拟机技术 |
| 3.3 启发式技术 |
| 3.3.1 静态启发式扫描 |
| 3.3.2 动态启发式扫描 |
| 3.4 入侵检测技术 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 与木马相关的Windows系统结构 |
| 4.1 Windows系统调试 |
| 4.2 Windows系统服务分配 |
| 4.3 系统服务调度 |
| 4.4 系统服务的几个重要参数表 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 木马检测系统LV-anti模型设计与实现 |
| 5.1 SSDT完整性检测 |
| 5.2 进程隐藏检测 |
| 5.3 注册表隐藏检测 |
| 5.4 文件隐藏检测 |
| 5.4.1 NTFS结构分析 |
| 5.4.2 遍历磁盘卷检测隐藏文件 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 测试结果 |
| 6.3 测试结果对比 |
| 6.4 测试结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于数据挖掘的入侵检测技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 概述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 传统的安全模型与技术所面临的问题 |
| 1.3 入侵检测技术及其存在的主要问题 |
| 1.3.1 入侵检测技术简介 |
| 1.3.2 现有入侵检测技术存在的主要问题 |
| 第二章 入侵检测概述 |
| 2.1 入侵检测的定义 |
| 2.2 国内外研究动态 |
| 2.3 入侵检测系统模型与功能 |
| 2.4 入侵检测系统的分类 |
| 2.4.1 根据信息来源途径的分类 |
| 2.4.2 检测方法的种类分化 |
| 2.5 入侵检测的信息源 |
| 2.5.1 基于主机的信息源 |
| 2.5.2 基于网络的信息源 |
| 2.6 入侵检测系统的评价 |
| 2.6.1 入侵检测系统评价的概述 |
| 2.6.2 测试评估的相关问题及其现状 |
| 2.7 入侵检测技术的发展前景 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 数据挖掘概述 |
| 3.1 数据挖掘的概念 |
| 3.2 数据挖掘过程 |
| 3.3 数据挖掘的分析方法 |
| 3.3.1 分类分析（Classification Analysis） |
| 3.3.2 聚类分析（Clustering Analysis） |
| 3.3.3 关联分析（Association Analysis） |
| 3.3.4 序列分析（Classification Analysis) |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于数据挖掘的入侵检测 |
| 4.1 数据挖掘在入侵检测中应用的必要性 |
| 4.2 数据挖掘在入侵检测中的具体应用 |
| 4.3 基于数据挖掘的入侵检测框架 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 用改进的关联规则算法建立入侵检测系统系统模型 |
| 5.1 关联规则概述 |
| 5.2 关联规则的入侵检测系统模型 |
| 5.3 传统的关联规则算法 |
| 5.4 基于事务压缩的关联规则改进算法 |
| 5.5 基于散列的关联规则改进算法 |
| 5.6 基于项集之间有序的特点的关联规则改进算法 |
| 5.7 入侵检测实验 |
| 5.7.1 数据和环境 |
| 5.7.2 预处理 |
| 5.7.3 实验分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）互联网安全中的安全事件验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 网络安全的发展与现状 |
| 1.1.1 计算机网络安全的脆弱性 |
| 1.1.2 计算机网络安全所面临的威胁 |
| 1.1.3 破坏网络安全的行为 |
| 1.1.4 计算机网络中的安全缺陷及产生的原因 |
| 1.1.5 网络攻击和入侵的主要途径 |
| 1.2 网络安全的威胁及对策 |
| 1.2.1 影响网络安全的主要因素 |
| 1.2.2 网络安全的威胁与对策 |
| 1.2.3 常见的网络攻击及其防范对策 |
| 1.3 确保网络安全的防范措施 |
| 1.3.1 网络安全的防范措施 |
| 1.3.2 常用的网络安全技术 |
| 1.3.3 增强网络安全的方法 |
| 1.4 安全事件及处理 |
| 1.4.1 安全事件及处置能力 |
| 1.4.2 安全事件处置能力的好处 |
| 1.5 论文目标结构安排 |
| 第二章 安全事件验证在计算机应急处置中的应用 |
| 2.1 安全应急响应发展历史 |
| 2.1.1 国际应急响应组织的发展 |
| 2.1.2 我国应急响应组织的发展 |
| 2.2 网络安全应急响应及发展方向 |
| 2.2.1 应急响应概述 |
| 2.2.2 为什么需要应急响应 |
| 2.2.3 应急响应组 |
| 2.2.4 应急响应的发展方向 |
| 2.3 安全事件验证在应急响应中的作用和不足 |
| 2.3.1 安全事件验证在应急响应中的作用 |
| 2.3.2 当前安全事件验证的不足 |
| 第三章 安全事件验证系统总体功能介绍和技术背景 |
| 3.1 安全事件验证系统设计背景 |
| 3.1.1 安全事件验证系统设计背景 |
| 3.1.2 国外安全事件技术发展现状 |
| 3.1.3 国内安全事件技术发展现状 |
| 3.1.4 同类产品技术特点 |
| 3.2 基于多数据源融合的安全事件验证技术 |
| 3.2.1 技术框架 |
| 3.2.2 基于多数据源融合的安全事件识别 |
| 3.2.3 基于白名单的可信事件过滤 |
| 3.2.4 基于时序与行为特征相结合的专家处理中心 |
| 3.3 安全事件验证系统各部分信息作用 |
| 3.3.1 主机信息 |
| 3.3.2 进程信息 |
| 3.3.3 端口信息 |
| 3.3.4 注册表信息 |
| 3.3.5 系统日志信息 |
| 3.3.6 IE加载项信息 |
| 3.3.7 服务信息 |
| 3.3.8 驱动信息 |
| 3.3.9 补丁信息 |
| 3.3.10 文件关联信息 |
| 3.3.11 Host文件信息 |
| 3.3.12 IDS日志信息 |
| 3.4 安全事件验证系统概述 |
| 第四章 安全事件验证系统设计与实现 |
| 4.1 安全事件验证系统的组成部分及需求分析 |
| 4.2 安全事件验证系统环境 |
| 4.3 事件信息源获取模块具体功能 |
| 4.3.1 事件信息源获取模块操作流程 |
| 4.4 数据与处理模块实现 |
| 4.4.1 数据与处理模块实现过程如下 |
| 4.6 相关试验情况 |
| 4.6.1 信息源分布采集模块生成 |
| 4.6.2 在目标设备上进行采集 |
| 4.6.3 导入验证系统 |
| 4.6.4 进行验证 |
| 第五章 信息安全事件在安全评估中的应用 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 安全事件分析 |
| 5.2.1 基本框架 |
| 5.2.2 数据来源 |
| 5.2.3 支撑技术 |
| 5.2.4 评估依据 |
| 5.2.5 分析结果 |
| 5.3 权值 |
| 5.4 安全评估 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于Snort的网络入侵检测系统规则集优化研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 计算机网络安全现状 |
| 1.2 入侵检测研究意义 |
| 1.3 论文主要研究成果及结构安排 |
| 第2章 入侵检测系统概论 |
| 2.1 入侵检测技术概述 |
| 2.2 入侵检测系统分类与功能 |
| 2.2.1 主机型入侵检测系统 |
| 2.2.2 网络型入侵检测系统 |
| 2.2.3 混和入侵检测系统 |
| 2.2.4 误用入侵检测系统 |
| 2.2.5 异常入侵检测系统 |
| 2.3 当前入侵检测系统的不足和发展趋势 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 Snort结构及工作流程 |
| 3.1 Snort系统概述 |
| 3.2 Snort模块结构 |
| 3.3 Snort规则 |
| 3.3.1 规则语法格式 |
| 3.3.2 规则链表结构 |
| 3.3.3 规则模式匹配算法 |
| 3.4 Snort插件机制 |
| 3.5 Snort工作流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 Snort规则集研究及优化 |
| 4.1 高效Snort规则编写改进 |
| 4.2 入侵检测规则与防火墙规则的关系 |
| 4.3 规则集冲突检测及解决 |
| 4.3.1 规则之间关系定义 |
| 4.3.2 规则之间冲突异常定义 |
| 4.3.3 冲突检测算法 |
| 4.3.4 冲突解决方案 |
| 4.4 规则集次序优化 |
| 4.4.1 基于攻击类型优先级的静态次序优化 |
| 4.4.2 基于hit值的动态次序优化 |
| 4.5 高效规则集的形成和保持 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于Snort的网络入侵检测系统设计与实现 |
| 5.1 系统需求 |
| 5.1.1 系统功能架构 |
| 5.1.2 模块需求描述 |
| 5.2 系统体系结构 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.3.1 数据库设计 |
| 5.3.2 功能模块设计 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.4.1 环境搭建 |
| 5.4.2 模块实现 |
| 5.4.3 编写Snort规则 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于Snort的网络入侵检测系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 性能分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文所做工作总结 |
| 7.2 未来工作目标及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、入侵检测及其技术分析（论文参考文献）
- [1]IPv4&IPv6数据分析系统的设计与实现[D]. 吕泓卓. 北京交通大学, 2020(06)
- [2]电气试验数据现场记录分析系统的设计与实现[D]. 杨龙. 电子科技大学, 2019(01)
- [3]基于数据挖掘算法的shellcode检测研究与实现[D]. 刘宇扬. 北京邮电大学, 2016(04)
- [4]国内外数据整合研究进展分析[J]. 李伟华,郑彦宁,刘志辉. 数字图书馆论坛, 2015(06)
- [5]基于数据种植的网络安全研究[D]. 费翔. 合肥工业大学, 2015(06)
- [6]当前网络信息安全的现状及其技术分析[J]. 刘峰. 电子技术与软件工程, 2014(11)
- [7]木马攻击及检测系统的研究与实现[D]. 吕维. 内蒙古大学, 2014(09)
- [8]基于数据挖掘的入侵检测技术的研究[D]. 汪克敏. 电子科技大学, 2011(07)
- [9]互联网安全中的安全事件验证[D]. 潘进. 北京邮电大学, 2011(05)
- [10]基于Snort的网络入侵检测系统规则集优化研究与实现[D]. 邢鑫. 东北大学, 2009(S1)