智能防火墙过滤规则学习与优化
THE LEARNING AND OPTIMIZATION OF INTELLIGENT FIREWALL POLICIES
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景
1.2 本课题研究的目的及意义
1.3 国内外相关技术发展现状
1.3.1 国外智能防火墙的研究现状
1.3.2 国内智能防火墙的研究现状
1.3.3 国内外防火墙过滤规则优化的研究现状
1.4本文主要研究内容
第2章 网络攻击及防火墙概述
2.1 引言
2.2 防火墙概述
2.2.1 传统防火墙简介
2.2.2 智能防火墙简介
2.3 网络攻击概述
2.3.1 网络攻击的主要方式
2.3.2 网络攻击的特征分析
2.4 Tfn2k攻击原理的研究
2.5 本章小结
第3章 智能防火墙系统设计
3.1 引言
3.2 智能防火墙的体系结构
3.3包过滤的原理
3.3.1包过滤的一般原理
3.3.2 Windows网络数据包截获原理
3.4 包过滤模块的设计
3.5 本章小结
第4章 过滤规则学习的研究
4.1 引言
4.2 专家系统基本概念
4.2.1 专家系统的定义
4.2.2 专家系统的结构
4.2.3 知识表示方法简介
4.2.4 知识获取方法简介
4.2.5 推理机简介
4.3 学习模块中知识库的设计
4.3.1 知识表示的设计
4.3.2 知识的获取
4.4 学习模块中推理机的设计
4.4.1 用C-F模型解决知识表示的不确定性
4.4.2 不确定推理算法
4.5 本章小结
第5章 过滤规则优化的研究
5.1引言
5.2 防火墙安全策略
5.2.1 规则相关性
5.2.2 防火墙安全策略的表示
5.3 过滤规则优化算法的设计
5.3.1 安全策略异常的分类
5.3.2 过滤规则优化算法
5.3.3 规则插入算法
5.4 本章小结
第6章 智能防火墙实现及测试
6.1引言
6.2 包过滤模块的实现
6.3 学习模块的实现
6.3.1 知识库的实现
6.3.2 推理机的实现
6.4 优化模块的实现
6.5 系统界面及系统测试
6.5.1 系统主界面
6.5.2 包过滤和优化模块功能测试
6.5.3 学习模块的功能测试
6.6 本章小结
结论
参考文献
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致谢