一、IDS中的黑客信息提取（论文文献综述）
丁晓倩[1]（2021）在《基于流量模型的工业控制系统入侵检测研究与应用》文中研究说明工业控制系统是国家关键基础设施和公共服务建设的基石,它的安全事关国计民生。调研发现,全球近四分之三的工业公司表示,他们相信自己将遭受ICS网络攻击,并且有77%的公司将网络安全列为首要任务。因此,研究工控网络安全对于保护工业控制系统免遭网络入侵具有重要价值。另一方面,工业控制系统几乎不停止运行,会产生大量多维流量数据,需要先对数据进行预处理,然后根据流量特征建立流量模型检测入侵行为。虽然国内研究人员对此做了大量研究,但多针对系统状态、协议和行为等做分析,对工控网络流量模型研究较少。所以,在工控安全领域,研究运用工控网络流量模型对工控流量特征分析、帮助安全人员进行工控入侵检测和防御,具有重要研究价值和现实意义。本文在总结了工业控制系统与传统IT信息系统的区别后,针对工业控制系统和常用的Modbus/TCP协议的脆弱性进行了分析,并从攻击者的角度对工业控制系统和IT系统的安全进行对比,明确了工控网络常见的入侵攻击场景,进而确定了工控系统的安全需求。考虑到神经网络在流量模型方面的应用,本文了解了相关建模方法后,设计了一种新颖的基于概率主成分分析（PPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的流量模型用于工控入侵检测。入侵检测流量模型就是通过学习历史流量数据特征后预测下一条正常流量,将预测结果与实际网络流量进行比较,判断是否发生入侵。首先,针对工业控制系统网络连接记录中符号型属性值和连续型变量的存在,对流量数据依次进行数据标识、符号型数值化和归一化操作;然后,针对网络连接记录中流量特征复杂的问题,采用概率主成分分析算法对流量特征进行降维,从41个特征中提取了13个相关性最强的特征,建立了历史流量数据库;最后,利用长短期记忆网络学习历史通信特性实现预测,进而通过预测值与实际值的比较,判断是否发生入侵。实验验证,本文方法的准确率比长短期记忆模型提高9.58%,比使用主成分分析的长短期记忆模型提高5.59%,运行时间也有所降低。这说明,引入概率主成分分析进行特征提取可以很好的提升模型的准确率,降低计算成本。
解羽[2]（2021）在《基于神经网络的互联网安全态势预测技术研究》文中研究说明随着我国互联网事业的快速发展,网络安全和信息化建设逐步推进,同时也暴露出不少网络安全问题,及时发现并处理网络运行时可能存在的安全风险问题对于推动我国网信事业发展有重要意义。若利用防火墙、入侵检测、数据加密等传统的网络安全防御思想来提升网络及应用的安全性,只能针对网络安全事件进行被动防御。为了能预知网络安全事件的发生,将被动防御转化为“主动”防御,把网络系统可能会承受到的损害降至低点,由此网络安全态势感知技术不断蓬勃发展。该技术通过对多源异构数据和环境因素进行提取和评估,预测未来短期内网络整体的安全状况,提高网络管理效率。传统的层次化网络安全态势评估模型,利用入侵检测系统的警报信息评估计算,忽略了警报要素之间的关联性,导致评估结果不够准确、客观。为解决上述问题,在层次化态势评估模型的基础上添加模糊层。首先,在充分获取网络环境信息条件下,采用警报匹配方式衡量警报成功率这一数值;接着从警报威胁度、成功率和周期三个方面对网络安全态势影响程度上进行分析,得到它们之间的映射关系;最后,从服务级、主机级、系统级三个层次上,分别计算出综合警报态势值。针对基于深度学习的网络安全态势预测模型,容易出现的网络参数复杂、不能结合历史数据分析的问题,采用改进的粒子群搜索算法与带有门控结构的长短时记忆网络相结合的态势预测模型。通过合理控制输入信息和历史信息,解决原有网络的“遗忘”问题,粒子群算法能够对网络的结构和部分参数自动寻优,使网络快速收敛到全局最优。根据仿真结果可知,本文提出的态势评估模型,在消除漏报、错报信息方面取得较好效果,评估结果在全局性与准确度上相较于传统评估方法有着明显进步。本文介绍的IPSO-LSTM态势预测模型,同时与其他预测算法进行比较,IPSO-LSTM的预测精度得到提升,验证了本文预测算法的优越性。
柴颖[3]（2020）在《基于IPv6的工业物联网节点接入与可靠访问研究及设计》文中研究指明工业物联网对于智能制造至关重要,在物联网末端节点部分,由于计算能力受限、存储资源受限,存在节点可靠访问、传输可靠性等具体问题,使物联网面临严重的安全威胁。入侵检测系统是物联网实施的一种主动防御机制,能够为物联网的安全问题提供防护,而物联网的安全离不开物联网节点的可靠性传输,所以研究物联网节点的入侵检测和传输环境监测具有深远的意义。根据物联网的特点,阐述了物联网中节点入侵检测技术,从IPv6物联网无线传感器网络的节点和数据传输特征出发,并介绍了物联网节点网络的结构以及其可靠安全访问行为,研究的主要内容如下:设计了一种物联网节点网络入侵检测方法,分析入侵检测的分类及相关入侵检测技术,然后给出物联网节点网络入侵检测面临的挑战,并详细阐述基于传统机器学习和基于深度学习的检测方法,最后提出了基于特征融合机制的卷积神经网络入侵检测方法。对特征数据进行融合,并且利用改进的损失函数设计了一套检测框架,仿真实验通过性能对比给出了方案的优越性。设计了一种节点数据传输可靠监测模型,通过分析节点传输数据的行为,结合传输数据的多跳网络结构以及现有的数据监测方法,建立了基于多通道时间长短的融合网络模型来对物联网节点数据传输可靠性进行监测。通过利用监测方法性能评价指标对仿真实验结果进行对比分析,证明本模型对于物联网节点传输数据监测具有良好的性能。
汪姣[4]（2017）在《基于XenServer的云服务器指纹信息提取关键技术研究》文中认为为推动一体化网络平台建设,适应未来信息化作战并夺取信息优势,信息化建设已得到广泛的重视。云计算作为未来信息化发展的核心力量,已成为信息化发展的重要接入点。其中Citrix作为全球领先的基础架构解决方案提供商,在云计算领域拥有大规模的市场占有率,其包括Citrix ICA在内的多项专利技术更是使得Citrix成为云计算行业发展的先锋,因此对基于Citrix云环境的研究具有非常大的市场价值。本文通过分析Citrix云环境下的网络通信数据并提取各服务器的指纹信息,实现了对未知网络数据流中服务器的识别与定位,从而为网络信息化攻防提供精确的导向,为信息战中快速攻击敌方核心服务器提供理论基础和技术支撑。当前在云计算安全领域的研究主要集中在数据的存储安全和传输安全,而对云服务器本身的安全问题并没有过多研究;在网络数据流方面的研究仅停留在对网络数据包进行解析、提取网络协议的关键特征,从而澄清网络数据流功能的层面,而没有识别所在服务器的功能;在服务器指纹信息提取方面的研究也仅针对Web服务器,而没有考虑云端数量众多、用途各异的服务器的指纹提取与定位。针对目前研究工作的不足,本文利用Wireshark抓取Citrix云环境下的网络数据流,利用网络协议分析技术和本文所给出的云服务器指纹提取过程,实现对云端不同功能服务器的识别与定位。本文从云平台下网络攻防的角度出发,主要针对Citrix云环境下庞大的服务器集群,通过配置交换机的端口镜像,实现从第三者角度分析XenCenter与XenServer、XenServer与云端各虚拟服务器之间的网络数据流,并采用网络协议分析技术解析协议行为,识别云端网络数据流的具体功能。之后通过从海量数据中提取云端各功能服务器的指纹信息,并在综合判断多种指纹信息的基础上,去除伪造指纹,提取隐藏指纹信息,形成各服务器的指纹特征集。在此基础上开发了云服务器识别软件,实现对未知网络数据流中服务器指纹信息的自动筛选与匹配,从而完成云端各服务器的识别与定位。最后,在对大量样本数据进行测试的基础上,分析了云服务器识别软件在识别率、处理速度、准确率等方面的性能。
罗欣荣[5]（2016）在《同态加密域中的可逆信息隐藏算法研究》文中指出随着云计算技术的快速发展,海量数据在加密后存储在云端或远程服务器中。由于存在安全漏洞,云中密文数据的管理及安全保护问题尤为严峻。加密域可逆信息隐藏技术结合了加密和可逆信息隐藏技术的特点,在保证明文内容隐私安全的前提下,直接将相关信息嵌入到密文中,实现对密文数据的有效管理及安全分发。同态公钥加密系统允许加密后的数据进行运算,更适用于云计算。因此,同态加密域可逆信息隐藏技术已成为信息安全领域的一个热点。针对现有算法存在的问题,本文提出了两种新的同态加密域中的可逆信息隐藏算法:1)提出一种基于嵌入前预留空间的同态加密域中的可逆信息隐藏算法。该算法首先利用明文域可逆信息隐藏算法保留目标像素,腾出嵌入空间。在加密域中,通过替换目标像素完成信息嵌入。最后,提出了密文匹配的方法,很好地解决了密文域中的信息提取问题。因此,该算法具有计算复杂度低的特点,并能够在加密域直接提取出嵌入的信息。另外,该算法可在解密及信息提取后,无损地恢复出原始图像。信息嵌入到相应明文的位平面,受到加密系统的同态特性和概率特性保护,安全水平更高。2)提出一种基于镜像密文对的同态加密域可逆信息隐藏算法。该算法同样利用明文域可逆信息隐藏算法,保留像素对中的相应比特,并在加密后构造镜像密文对。信息隐藏者通过同态乘法运算,将额外信息直接嵌入已保留的位平面。在接收端,利用乘法逆元及密文匹配的方法提取出嵌入信息。该算法计算复杂度仅为O（k）,远低于现有算法;嵌入的信息受到加密系统的同态特性和概率特性保护更加安全;由于高位数据保持不变,直接解密图像的PSNR性能有了大幅提升。
王超[6]（2015）在《分布式网络安全预警系统研究与实现》文中研究表明由于当前网络发展迅速,目前的网络完全防范手段还不能完全的杜绝网络入侵现象。网络安全预警技术具有未卜先知的功能,能够在病毒攻击系统之前详细的判断网络可能受到的攻击的类型以及攻击可能产生的后果,因此能够受到网络业界的广泛重视。网络入侵通常具有一定的时间和空间顺序,同时它们是在一定的时间和空间范围内进行入侵的。它们的攻击过程分为三个阶段;第一步是对网络进行相应的扫描,得到攻击目标的具体地址;第二步是收集数据信息阶段,详细的了解网络防护的具体构造;第三步是实施攻击阶段,摧毁目标盗取网络信息,尤其是在常见的网络分布式协同攻击的过程中,在时间和空间的统一性是表现的更为突出,这样就为分布式网络安全预警系统的实现提供了可能。我们可以通过对数据包的事实采集,对网络数据包进行常规的分析,同时采用相应数据关联性分析技术,达到对入侵实体进行分析的能力,从而能够判断未来网络的趋势的目的。文章通过对网络安全系统进行实质性的分析,能够在一定程度上减免系统受攻击的可能性,本文通过对网络体系的整体性分析建立了基于网络的分布式网络安全预警系统的整体框架,并对系统中的各种架构进行了分析。网络预警相关模块根据网络的数据挖掘原理,采用了通过相应的会话记录的检测技术和以网络技术为基础的用户行为的异常检测的方法。希望利用高超的网络技术手段,能够及时地发现网络的攻击对象,即使对网络入侵做出必要的预警。分布式网络安全预警中心将网络划分为不同的几个区域,在每一个区域中设立了区域网络安全预警中心。区域网络安全预警中心采用相应的数据关联技术,找到入侵数据之间的联系,降低数据的复杂度,能够有效的减少数据的误报和漏报现象的产生。融合报警技术能够采用的有效手段,发现系统防护体系中不能发现的网络攻击。同时能够将以往的攻击历史存储到网络数据知识库中,作为日后对网络攻击目的的准确判断。同时,在本文中引入了攻击轨迹链的概念,能够根据网络攻击采用的路径,分析出各种攻击之间的因果关系。文章的创新性在于能够通过各种各样的技术手段对网络中的数据进行详细的提取和分析,同时能够将这些技术熟练地应用在分布式网络安全预警系统中,设计出了以IP地址为基础的数据融合技术模型,极大地提高了系统的工作效率。
王屾[7]（2010）在《基于Snort的入侵检测系统的研究与实现》文中指出随着计算机应用技术和通信技术的发展,互联网已经成为信息传播的重要媒介.计算机网络正在逐渐改变人们的工作和生活方式,对世界经济和文化的发展也产生了深远的影响.然而,网络技术的快速发展以及广泛应用也给人们带来了一定问题,其中尤为突出的就是网络信息安全问题.入侵检测系统正是在这种背景下产生和发展起来的.通过对主机日志或者网络数据的分析,入侵检测系统能够及时的发现入侵行为并进行报警.但是,由于当前网络环境的复杂性,单一的安全工具已经难以对整个网络进行全面的保护,如何解决网络安全产品的结合应用问题已经成为网络安全技术研究的一个重要方向.本文的设计思想正是源于这种联动应用的理念.文中构建了一个能够与蜜罐系统联动应用的入侵检测系统模型,在此基础上提出了一种切实可行的解决方案,并对入侵检测系统的各功能模块进行了详细的设计与实现.首先,本文深入研究了入侵检测技术,概述了入侵检测系统的研究现状,探讨了入侵检测系统的概念、体系架构以及不同分类,并简要描述了入侵检测系统的发展历程.而后着重研究了Snort轻量级入侵检测系统的关键技术,介绍了Snort系统的整体检测流程、插件机制和检测规则等等,为项目的设计与开发做了必要的知识储备.接下来明确指出了系统的设计目标和整体设计架构,并结合Snort的特点,利用WinPacp设计了IDS的数据捕获模块,实现了网络数据包的捕获和过滤.同时针对蜜罐系统的特点设计了相应的入侵规则,对Snort的入侵规则库进行了改进,调整了预处理程序,在模式匹配部分引入了AC-BM模式匹配算法,由此完成了检测引擎模块的开发.然后设计了与蜜罐系统结合应用的联动通信模块,实现了文件收发、数据加密、身份认证以及信息提取等功能.同时,根据规则特征和响应方式,设计实现了数据存储和报警响应模块.在此基础上,将系统部署到了实际的网络环境中,利用相关工具对整个系统进行了功能测试,并对测试数据进行了统计分析.最后,对论文的各项工作进行了总结,并指出了入侵检测系统的进一步研究方向.
胡晓荷[8]（2009）在《IDS正面临历史性变革——启明星辰产品管理中心沈颖谈IDS技术变革》文中研究指明曾几何时,作为与防火墙、防病毒并称为老三样的IDS,其作用和地位毋庸置疑,但最近几年对IDS的质疑之声和新的需求开始浮出水面。IDS无论是产品、技术,还是发展阶段都已经走过了很长的历史,产品的商业化也已20
庄欣[9]（2009）在《统一网络安全管理中数据采集代理的设计和实现》文中认为计算机网络在社会生活各个方面得到了极为广泛的应用,其安全问题也越来越突出。为了应对网络安全挑战,各种安全产品如防火墙、IDS、防病毒系统,身份验证系统等在网络系统中得到了大量的部署,它们从不同的侧面给计算机网络以安全防护。为了保证整体安全,实际网络中往往部署了多台不同种类的安全设备。这些安全产品大多功能单一,彼此之间缺乏有效的协同工作机制,使得它们的能力不能得到充分发挥;而越来越专业化的各种安全设备的配置管理以及海量的安全信息分析也对网络安全操作人员的素质提出了极高的要求。这些问题使得统一网络安全管理技术作为网络的整体安全管理解决方案成为了最受人瞩目的安全技术之一。统一网络安全管理平台能够实现安全信息的统一采集和处理、网络安全状态的集中监控、日志智能审计、安全事件管理以及多种安全产品之间的联动。这样就有效地简化了网络安全管理工作,从整体上提升了网络的安全水平。作为安全事件管理,审计等功能的基础,数据采集是统一网络安全管理处理流程中尤为重要的一环。由于安全设备种类繁多,信息格式多种多样,如何实现安全事件信息以及资产环境信息的综合采集与统一表达是统一网络安全管理技术领域中的一个重要问题,它将直接影响到统一网络安全管理的最终实现效果,但是目前针对这一问题仍缺乏有效的解决方法。本文在对统一网络安全管理的产生背景、体系结构及关键技术进行整体介绍的基础上,提出了一个具有良好架构的数据采集模型。该模型对具有相同日志产生方式的安全产品使用一个模块进行数据采集,能够有效屏蔽安全产品数据访问的底层细节;提出一种不同来源安全信息的统一表达方式,包括安全事件在统一网络安全管理平台中的来源标识方法以及事件统一格式;采用基于特征相似函数的方法进行安全事件冗余去除;针对统一网络安全管理中的扩展性要求,引入配置分发机制,能够实现数据源的动态增加;此外,考虑网络传输的安全性要求,利用SSL协议构造安全通道来进行数据传输。最后本文详细介绍了该数据采集模型在统一网络安全管理平台项目的应用与实现。
郭俸明[10]（2008）在《漏洞扫描工具原理与实现》文中进行了进一步梳理每个系统都有漏洞,不论你在系统安全性上投入多少财力,攻击者仍然可以发现一些可利用的特征和配置缺陷。亡羊补牢,毕竟羊已失去,不如在羊丢失之前,好好检查牢的漏洞,一旦发现及时修复。本文详细讨论了网络系统存在的漏洞以及主要的解决方案。发现一个已知的漏洞,比发现一个未知漏洞容易得多,这就意味着:多数攻击者所利用的都是常见的漏洞,这些漏洞,均有书面资料记载。采用适当的工具,就能在黑客利用这些常见漏洞之前,查出系统的薄弱之处。快速简便地发现这些漏洞,是VSGW（Vulnerabilities Scanner of GardWay,国卫漏洞扫描）漏洞扫描工具的主要使命。漏洞,大体上分为两大类:1)软件编写错误造成的漏洞;2)软件配置不当造成的漏洞。VSGW能检测以上两种类型的漏洞。VSGW漏洞扫描工具由两个主要模块组成:一是扫描模块,包括端口扫描和入侵扫描,二是漏洞库模块,包括对插件的分类和更新。VSGW的工作原理为:采用SSH通讯协议远程访问Unix/Linux主机,获取该主机的系统信息,主要是系统组件信息,然后在本地主机分析该主机的所有安装程序的版本信息,与本地漏洞库中的最新发布漏洞插件匹配,根据相应的规则判断远程主机各子系统是否存在漏洞,以及相应的风险级别。VSGW不仅能够提出风险预警,还能提供帮助用户修复漏洞的解决方案。VSGW与一般漏洞扫描扫描工具的最大的不同是:VSGW提供即时监控并对网络系统的安全提出预警。本文所使用的技术主要有:插件技术,端口扫描,入侵检测,多线程,智能识别技术。
二、IDS中的黑客信息提取（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、IDS中的黑客信息提取（论文提纲范文）
（1）基于流量模型的工业控制系统入侵检测研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工控信息安全工作研究现状 |
| 1.2.2 工控网络流量模型研究现状 |
| 1.2.3 工控入侵检测研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论与技术的概述 |
| 2.1 工业控制系统概念 |
| 2.2 网络流量模型概述 |
| 2.2.1 流量模型概念 |
| 2.2.2 流量模型的发展历程 |
| 2.3 概率主成分分析 |
| 2.4 循环神经网络概述 |
| 2.4.1 长短期记忆网络LSTM |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于流量模型的工业控制系统安全研究 |
| 3.1 工业控制系统的安全需求 |
| 3.2 工业控制系统的脆弱性分析 |
| 3.2.1 ICS系统脆弱性分析 |
| 3.2.2 常用协议脆弱性分析 |
| 3.3 工业控制系统常见攻击 |
| 3.4 基于流量模型的ICS系统入侵检测方案设计 |
| 3.4.1 流量模型架构 |
| 3.4.2 交叉熵损失函数 |
| 3.4.3 模型评价指标 |
| 3.4.4 实验环境 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于流量模型的工业控制系统入侵检测 |
| 4.1 已有模型分析 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 数据平衡化 |
| 4.2.2 数据归一化 |
| 4.3 基于PPCA的数据降维 |
| 4.3.1 特征提取 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 基于LSTM流量模型的入侵检测 |
| 4.4.1 模型的搭建 |
| 4.4.2 模型训练 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于神经网络的互联网安全态势预测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络安全态势感知研究现状 |
| 1.2.2 网络安全态势评估研究现状 |
| 1.2.3 网络安全态势预测研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 |
| 第2章 相关理论及关键技术 |
| 2.1 网络安全态势感知框架体系 |
| 2.2 互联网安全态势评估 |
| 2.2.1 态势评估基本内容 |
| 2.2.2 态势指标构建原则 |
| 2.2.3 态势评估方法 |
| 2.3 互联网安全态势预测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 互联网安全态势评估模型研究 |
| 3.1 层次化安全态势评估体系 |
| 3.2 入侵警报匹配算法 |
| 3.2.1 警报匹配相关概念 |
| 3.2.2 模糊综合评价方法 |
| 3.2.3 警报相关度计算 |
| 3.3 模糊逻辑控制过程 |
| 3.3.1 基本论域与隶属度函数 |
| 3.3.2 推理过程计算 |
| 3.4 网络安全态势评估值计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 互联网安全态势预测模型研究 |
| 4.1 长短时记忆网络 |
| 4.2 改进的粒子群算法 |
| 4.2.1 粒子群算法基本原理 |
| 4.2.2 非线性变化改进惯性权重 |
| 4.2.3 正弦函数提高学习因子 |
| 4.3 互联网安全态势预测算法设计 |
| 4.3.1 粒子群算法优化参数 |
| 4.3.2 算法流程 |
| 4.4 基于IPSO-LSTM态势预测模型建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 态势评估与预测仿真与分析 |
| 5.1 态势评估仿真与分析 |
| 5.1.1 实验过程 |
| 5.1.2 实验结果对比及分析 |
| 5.2 态势预测仿真与分析 |
| 5.2.1 实验过程 |
| 5.2.2 实验结果对比及分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于IPv6的工业物联网节点接入与可靠访问研究及设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于Ipv6地址的物联网节点接入研究现状 |
| 1.2.2 节点可靠访问研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的主要架构 |
| 第二章 IPV6物联网节点接入机制 |
| 2.1 无线传感器节点网络描述 |
| 2.1.1 无线传感器网络结构 |
| 2.1.2 无线传感器网络数据传输特征 |
| 2.2 物联网节点接入 |
| 2.2.1 节点分簇选择 |
| 2.2.2 节点簇内组网 |
| 2.3 物联网节点访问安全性分析 |
| 2.3.1 物联网节点安全行为分析 |
| 2.3.2 物联网传输类型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 物联网节点入侵检测研究 |
| 3.1 入侵检测技术 |
| 3.1.1 入侵检测技术类别 |
| 3.1.2 入侵检测技术概述 |
| 3.1.3 入侵检测技术分类 |
| 3.2 物联网节点入侵检测面临的挑战 |
| 3.2.1 物联网集中式IDS |
| 3.2.2 物联网分布式IDS |
| 3.2.3 物联网混合IDS |
| 3.3 物联网节点入侵检测方法研究 |
| 3.3.1 基于传统机器学习的检测方法 |
| 3.3.2 基于深度学习的检测方法 |
| 3.4 物联网节点入侵检测方法设计与实现 |
| 3.4.1 改进的深度学习节点网络入侵检测 |
| 3.4.2 检测方法性能评价指标 |
| 3.4.3 实验环境 |
| 3.4.4 数据预处理 |
| 3.4.5 仿真实验结果以及对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 节点数据传输可靠性监测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 节点传输数据分析 |
| 4.2.1 数据类型和特征描述 |
| 4.2.2 数据流采样和处理方法 |
| 4.3 节点传输监测模型 |
| 4.3.1 节点层次结构中的多跳传输 |
| 4.3.2 端节点传输行为监测方法 |
| 4.4 节点数据传输监测方法设计与实现 |
| 4.4.1 改进的MC-LSTM网络融合的节点数据传输监测模型 |
| 4.4.2 最优回归器实现监测分类 |
| 4.5 仿真实验结果及对比分析 |
| 4.5.1 实验环境及数据 |
| 4.5.2 参数设置与模型训练 |
| 4.5.3 对比实验和分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于XenServer的云服务器指纹信息提取关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 背景技术介绍 |
| 2.1 Citrix简介 |
| 2.1.1 Citrix Xen Server简介 |
| 2.1.2 Citrix Xen Center简介 |
| 2.2 常见协议简介 |
| 2.2.1 HTTP与HTTPS协议 |
| 2.2.2 SMB协议 |
| 2.2.3 DNS协议 |
| 2.2.4 远程桌面协议 |
| 2.2.5 其他协议 |
| 2.3 网络协议分析技术简介 |
| 2.3.1 基于端口的网络协议分析 |
| 2.3.2 基于应用层载荷的网络协议分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 云服务器指纹提取关键技术 |
| 3.1 技术路线 |
| 3.2 数据采集与样本数据生成 |
| 3.3 服务器指纹信息提取 |
| 3.3.1 应用层载荷指纹信息提取 |
| 3.3.2 服务器指纹信息提取过程 |
| 3.4 服务器指纹信息匹配 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Xen Server的云服务器指纹信息提取 |
| 4.1 Xen Server私钥及数字证书获取 |
| 4.2 Xen Center指纹信息提取 |
| 4.2.1 Xen Center识别 |
| 4.2.2 Xen Center支持的加密、签名算法 |
| 4.2.3 Xen Center支持文件共享的指纹信息提取 |
| 4.2.4 Xen Center与云虚拟服务器交互的指纹提信息取 |
| 4.3 Xen Server指纹信息提取 |
| 4.3.1 Xen Server服务器识别 |
| 4.3.2 Xen Server采用的加密、签名算法 |
| 4.3.3 资源池中Xen Server间交互的指纹信息提取 |
| 4.4 云虚拟服务器指纹提取 |
| 4.4.1 Citrix虚拟桌面交付过程分析 |
| 4.4.2 基于公有协议的服务器指纹信息提取 |
| 4.4.3 基于私有协议的服务器指纹信息提取 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 云服务器识别软件开发 |
| 5.1 设计背景及目标 |
| 5.2 开发环境 |
| 5.3 系统设计框架 |
| 5.4 各模块详细实现 |
| 5.5 软件操作过程 |
| 5.6 性能测试分析 |
| 5.6.1 可识别的服务器种类及识别率 |
| 5.6.2 可处理数据包文件大小 |
| 5.6.3 处理速度 |
| 5.6.4 准确率 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）同态加密域中的可逆信息隐藏算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 文章主要内容以及结构安排 |
| 1.4 创新之处 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 同态加密系统与可逆信息隐藏算法 |
| 2.1 PAILLIER同态公钥加密系统 |
| 2.2 同态加密域可逆信息隐藏的主要算法 |
| 2.3 现有算法存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于加密前预留空间的同态加密域可逆信息隐藏算法 |
| 3.1 基于加密前预留空间的同态加密域可逆信息隐藏算法 |
| 3.2 实现结果及性能对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于镜像密文对的同态加密域可逆信息隐藏算法 |
| 4.1 基于镜像密文对的同态加密域可逆信息隐藏算法 |
| 4.2 实验结果及性能对比 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 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 |
| 硕士期间论文发表情况 |
| 致谢 |
（6）分布式网络安全预警系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 国内外研究进展与现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 系统管理需求 |
| 1.5 功能需求分析 |
| 1.6 课题主要研究内容 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 原理与相关技术 |
| 2.1 网络攻击手段的介绍 |
| 2.1.1 网络攻击的具体过程 |
| 2.1.2 扫描分析 |
| 2.1.3 常用的攻击类型 |
| 2.1.4 系统支配程序分析 |
| 2.2 网络病毒分析 |
| 2.2.1 网络病毒 |
| 2.2.2 网络病毒的检测手段 |
| 2.2.3 蠕虫病毒简介 |
| 2.3 数据挖掘 |
| 2.3.1 数据挖掘的含义 |
| 2.3.2 数据挖掘的过程 8 |
| 2.3.3 数据挖掘算法 |
| 2.3.4 构建网络数据检测 |
| 2.4 入侵检测技术 |
| 2.4.1 IDWG简介 |
| 2.4.2 IDXP的简述 |
| 2.5 报警系统相关技术 |
| 2.5.1 事件关联性分析 |
| 2.5.2 关联检测技术的总体框架 |
| 2.6 网络安全防护体系模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 预警系统的总体框架设计 |
| 3.1.1 预警系统的结构设计 |
| 3.1.2 分布式网络安全预警系统中各个模块的具体设计 |
| 3.2 采集数据模块与预处理设计 |
| 3.2.1 数据采集模块 |
| 3.2.2 数据预处理模块 |
| 3.3 数据关联分析算法和规则的建立 |
| 3.3.1 关联挖掘模块的设计 |
| 3.3.2 Apriori算法存在的缺陷 |
| 3.3.3 Apriori算法的升级和改进 |
| 3.3.4 利用改进型的算法建立关联规则集合 |
| 3.4 建立相应的分类规则集合 |
| 3.4.1 选取数据特征属性的具体方法 |
| 3.4.2 分类规则的数据挖掘技术 |
| 3.5 报警信息格式的具体设计 |
| 3.5.1 标准化报警信息格式的具体要求 |
| 3.5.2 常用的报警信息格式 |
| 3.6 报警信息建立数学模型 |
| 3.6.1 用Schema建立相应的数学模型的可行性分析 |
| 3.6.2 报警信息应该包含的具体内容 |
| 3.6.3 报警信息形式模型建立 |
| 3.6.4 报警信息的代码实现 |
| 3.7 报警信息的关联输出的设计 |
| 3.7.1 报警信息的具体描述 |
| 3.7.2 报警信息关联性输出的设计 |
| 3.8 攻击轨迹链的模型生成以及算法设计 |
| 3.8.1 攻击轨迹链的模型生成 |
| 3.8.2 攻击轨迹链相应算法的生成 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.1 入侵检测模块的实现 |
| 4.2 网络预警模块的具体实现 |
| 4.3 系统追踪模块的实现 |
| 4.4 后台管理的具体实现 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 测试使用的实验环境 |
| 5.2 经过改进后优先级算法的性能的测试 |
| 5.3 预警中心性能测试 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）基于Snort的入侵检测系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 网络安全概述 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 入侵检测系统及相关技术 |
| 2.1 入侵检测系统概述 |
| 2.1.1 入侵检测定义 |
| 2.1.2 入侵检测技术发展历史 |
| 2.1.3 公共入侵检测框架CIDF模型 |
| 2.2 入侵检测系统分类 |
| 2.2.1 根据数据信息来源分类 |
| 2.2.2 根据采用的检测方法分类 |
| 2.2.3 分布式入侵检测 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 轻量级入侵检测系统Snort分析 |
| 3.1 Snort工作流程 |
| 3.2 Snort规则 |
| 3.2.1 规则格式 |
| 3.2.2 规则头 |
| 3.2.3 规则选项 |
| 3.2.4 规则链表 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 入侵检测系统总体设计 |
| 4.1 系统总体设计思想 |
| 4.2 系统结构框架 |
| 4.3 系统模块功能设计方案 |
| 4.3.1 数据采集模块设计 |
| 4.3.2 侵检测引擎设计 |
| 4.3.3 联动通信模块设计 |
| 4.3.4 入侵响应与数据库存储模块设计 |
| 4.4 本章总结 |
| 5 基于Snort的入侵检测系统的实现 |
| 5.1 数据采集模块实现 |
| 5.1.1 数据包捕获 |
| 5.1.2 数据包过滤 |
| 5.2 入侵检测引擎实现 |
| 5.2.1 协议分析和预处理程序 |
| 5.2.2 规则定义与解析 |
| 5.2.3 模式匹配 |
| 5.3 联动通信模块实现 |
| 5.3.1 身份认证 |
| 5.3.2 文件处理 |
| 5.3.3 信息提取 |
| 5.4 数据存储及报警响应 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 测试环境搭建 |
| 5.5.2 测试与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 进一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 学位论文数据集 |
（8）IDS正面临历史性变革——启明星辰产品管理中心沈颖谈IDS技术变革（论文提纲范文）
| 几种替代能否成立 |
| 1.IDS与IPS的关系 |
| 2.是不是有杀毒软件就可以不用IDS |
| 3.UTM能代否替IDS |
| 需求变化, IDS路在何方 |
| 主动出击IDS变革 |
| 满足现代需求, IDS应具备的素质 |
| 变革需突破的难题 |
| 未来IDS的发展趋势 |
（9）统一网络安全管理中数据采集代理的设计和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 安全管理产品发展现状 |
| 1.2.2 现有数据采集技术的缺点 |
| 1.3 本文研究工作介绍 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 网络安全技术分析与研究 |
| 2.1 网络安全现状 |
| 2.1.1 网络威胁概述 |
| 2.1.2 网络安全技术概述 |
| 2.2 统一网络安全管理简介 |
| 2.2.1 统一网络安全管理的必要性 |
| 2.2.2 安全事件管理和安全信息管理 |
| 2.2.3 统一网络安全管理的发展趋势 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 统一网络安全管理平台 |
| 3.1 统一网络安全管理平台模型 |
| 3.1.1 主要功能及体系结构 |
| 3.1.2 统一网络安全管理平台基本模型 |
| 3.2 统一网络安全管理平台关键技术 |
| 3.2.1 数据采集 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.2.3 安全事件关联 |
| 3.2.4 安全风险评估 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 数据采集代理设计 |
| 4.1 设计目标与思路 |
| 4.1.1 采集代理设计目标 |
| 4.1.2 采集代理设计思路 |
| 4.2 形式化描述 |
| 4.2.1 安全事件的统一表达 |
| 4.2.2 采集代理的配置设计 |
| 4.3 采集代理设计 |
| 4.3.1 数据采集代理的整体框架 |
| 4.3.2 采集控制引擎 |
| 4.3.3 信息采集及规范化 |
| 4.3.4 安全事件冗余去除 |
| 4.3.5 格式自动判别及数据源动态添加 |
| 4.3.6 安全通信机制 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 数据采集代理实现 |
| 5.1 开发环境与技术支持 |
| 5.1.1 网络模拟环境 |
| 5.1.2 开发工具和开发环境 |
| 5.2 数据主动采集的实现 |
| 5.2.1 采集数据源的分类列表 |
| 5.2.2 主动采集的实现 |
| 5.3 配置管理模块的实现 |
| 5.4 日志格式的自动识别 |
| 5.5 安全通信机制的实现 |
| 5.6 新数据源动态添加实例 |
| 5.6.1 新数据源的配置分发过程 |
| 5.6.2 被动数据采集实例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表的论文、科研成果等 |
| 致谢 |
（10）漏洞扫描工具原理与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状与存在问题 |
| 1.2.1 系统的安全威胁 |
| 1.2.2 漏洞及其安全威胁 |
| 1.3 研究目的与研究意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 功能模块 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 常见网络漏洞及对策 |
| 2.1 计算机网络安全研究的现状 |
| 2.2 基于密码术的网络安全 |
| 2.2.1 网络层安全机制 |
| 2.2.2 会话层安全机制 |
| 2.2.3 应用层安全机制 |
| 2.3 基于网络技术本身的网络安全 |
| 2.4 问题 |
| 2.5 展望 |
| 3 主要功能及技术特点 |
| 3.1 产品概述 |
| 3.2 扫描器的分类 |
| 3.3 关于创安国卫网络安全评估系统 |
| 3.4 安全性设计 |
| 4 设计方案及实现 |
| 4.1 扫描器的设计原理概述 |
| 4.1.1 网络漏洞扫描器的总体结构 |
| 4.1.2 网络漏洞扫描器的工作原理 |
| 4.2 扫描器的实现概述 |
| 4.2.1 扫描模块的实现 |
| 4.2.2 漏洞库的建立 |
| 4.3 入侵检测子系统 |
| 4.3.1 入侵检测系统（IDS）概念 |
| 4.3.2 入侵检测系统模型 |
| 4.3.3 入侵检测系统的分类 |
| 4.3.4 IDS 的评价标准 |
| 4.3.5 IDS 的发展趋式 |
| 4.4 国卫网络安全评估系统的技术特点 |
| 4.4.1 性能 |
| 4.4.2 扫描覆盖面广 |
| 4.4.3 可扩展的特征库设计 |
| 4.4.4 易用性设计 |
| 4.4.5 对无线接入设备进行扫描 |
| 4.4.6 其它特色 |
| 5 关键技术 |
| 5.1 开发安全 |
| 5.1.1 物理安全 |
| 5.1.2 网络安全 |
| 5.2 缺陷跟踪 |
| 5.3 生命周期支持 |
| 6 安全性分析 |
| 6.1 创安国卫网络安全评估系统的版本 |
| 6.2 认证安全性 |
| 6.3 用户权限配置 |
| 6.4 开放端口 |
| 6.5 漏洞扫描器的系统安全 |
| 6.6 防止扫描器滥用 |
| 7 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附件一 |
| 附件二 |
四、IDS中的黑客信息提取（论文参考文献）
- [1]基于流量模型的工业控制系统入侵检测研究与应用[D]. 丁晓倩. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(08)
- [2]基于神经网络的互联网安全态势预测技术研究[D]. 解羽. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [3]基于IPv6的工业物联网节点接入与可靠访问研究及设计[D]. 柴颖. 北方工业大学, 2020(02)
- [4]基于XenServer的云服务器指纹信息提取关键技术研究[D]. 汪姣. 西安电子科技大学, 2017(04)
- [5]同态加密域中的可逆信息隐藏算法研究[D]. 罗欣荣. 暨南大学, 2016(02)
- [6]分布式网络安全预警系统研究与实现[D]. 王超. 电子科技大学, 2015(03)
- [7]基于Snort的入侵检测系统的研究与实现[D]. 王屾. 北京交通大学, 2010(10)
- [8]IDS正面临历史性变革——启明星辰产品管理中心沈颖谈IDS技术变革[J]. 胡晓荷. 信息安全与通信保密, 2009(12)
- [9]统一网络安全管理中数据采集代理的设计和实现[D]. 庄欣. 华中师范大学, 2009(11)
- [10]漏洞扫描工具原理与实现[D]. 郭俸明. 中国地质大学（北京）, 2008(08)