網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容審計(jì)

第1章　緒論/1
1.1　網(wǎng)絡(luò)安全與網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容安全/1
1.2　網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容審計(jì)研究概況/5
1.3　網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容審計(jì)功能/8
參考文獻(xiàn)/10
第2章　網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容審計(jì)系統(tǒng)模型/14
2.1　審計(jì)系統(tǒng)模型研究現(xiàn)狀/14
2.2　分布式可擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)信息 內(nèi)容審計(jì)系統(tǒng)模型/20
2.2.1　系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)/20
2.2.2　系統(tǒng)功能模塊和關(guān)鍵技術(shù)/21
2.2.3　審計(jì)系統(tǒng)內(nèi)部通信規(guī)程/22
參考文獻(xiàn)/24
第3章　內(nèi)容審計(jì)數(shù)據(jù)包獲取/26
3.1　網(wǎng)絡(luò)信息獲取原理與方法/26
3.2　基于BPF的高性能網(wǎng)絡(luò)獲取機(jī)制/31
3.2.1　BPF模型概述/32
3.2.2　數(shù)據(jù)包過(guò)濾方法/34
3.3　Linux下數(shù)據(jù)包捕獲瓶頸分析/36
3.3.1　Linux捕獲數(shù)據(jù)包流程/36
3.3.2　捕獲數(shù)據(jù)包瓶頸分析/37
3.4　基于NAPI技術(shù)的數(shù)據(jù)包捕獲方法/39
3.4.1　中斷方式與輪詢方式/39
3.4.2　NAPI技術(shù)/40
3.5　基于內(nèi)存映射技術(shù)的數(shù)據(jù)包捕獲方法/42
3.5.1　Linux內(nèi)存管理/42
3.5.2　內(nèi)存映射技術(shù)/44
3.6　并行數(shù)據(jù)包獲取技術(shù)/46
3.6.1 單機(jī)數(shù)據(jù)包獲取的不足/46
3.6.2　多代理并行數(shù)據(jù)包獲取/47
3.6.3　并行過(guò)濾代理動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法/50
參考文獻(xiàn)/56
第4章　內(nèi)容審計(jì)中的模式匹配算法/57
4.1　概述/57
4.2　內(nèi)容審計(jì)中的模式匹配分析/58
4.2.1　待審計(jì)文本串特征分析/59
4.2.2　模式串特征分析/60
4.2.3　審計(jì)中匹配過(guò)程性能分析/60
4.3　常用精確模式匹配算法/63
4.3.1　單模式精確匹配算法/63
4.3.2　多模式精確匹配算法/67
4.3.3　改進(jìn)的多模式精確匹配算法/71
4.4　常用相似模式匹配算法/74
4.4.1　單模式相似匹配算法/75
4.4.2　多模式相似匹配算法/78
4.5　面向中/英文混合環(huán)境的多模式匹配算法/79
4.5.1　幾種多模式匹配算法的性能分析/79
4.5.2　基于完全哈希Trie的多模式匹配算法/81
4.6　審計(jì)系統(tǒng)中多模式相似匹配算法/91
4.6.1　幾種多模式相似匹配算法性能分析/91
4.6.2　基于Episode距離的多模式相似匹配算法/92
參考文獻(xiàn)/95
第5章　網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容審計(jì)中的文本分類/98
5.1　文本分類概述/98
5.2　文本分類的關(guān)鍵技術(shù)/101
5.2.1　文本預(yù)處理/102
5.2.2　文本特征向量/103
5.2.3　文本特征選取方法/105
5.2.4　相似文本特征表示/107
5.3　文本分類方法/109
5.3.1　基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法/109
5.3.2　基于動(dòng)態(tài)加權(quán)的文本分類算法/112
5.4　文本片段分類方法/114
5.4.1　數(shù)據(jù)包報(bào)文分段對(duì)文本分類的影響/114
5.4.2　上下文相關(guān)的模糊KNN文本片段分類算法/115
5.5　文本語(yǔ)義分析/118
5.5.1　基于潛在語(yǔ)義的分類算法/118
5.5.2　文本語(yǔ)義傾向性識(shí)別/121
參考文獻(xiàn)/123
第6章　電子郵件內(nèi)容審計(jì)/126
6.1　電子郵件的實(shí)現(xiàn)協(xié)議及信息編碼/126
6.1.1　電子郵件相關(guān)協(xié)議分析/126
6.1.2　電子郵件信息編碼/131
6.2　電子郵件的報(bào)文重組/134
6.2.1　電子郵件重組/134
6.2.2　基于Libnids的電子郵件還原/135
6.3　電子郵件內(nèi)容的提取/137
6.3.1　電子郵件組成結(jié)構(gòu)/137
6.3.2　電子郵件預(yù)處理技術(shù)/139
6.3.4　電子郵件的過(guò)濾/140
6.4　現(xiàn)有電子郵件審計(jì)技術(shù)/141
6.4.1　基于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽方式的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)/141
6.4.2　全文重組的電子郵件審計(jì)/144
6.4.3　單獨(dú)分組的電子郵件審計(jì)/145
6.4.4　基于選擇性全文重組的電子郵件審計(jì)/146
參考文獻(xiàn)/150
第7章　網(wǎng)絡(luò)不良多媒體信息內(nèi)容審計(jì)/152
7.1　概　述/152
7.1.1　不良多媒體信息識(shí)別現(xiàn)狀/152
7.1.2　不良多媒體信息特征分析/154
7.2　網(wǎng)絡(luò)視頻流發(fā)現(xiàn)與獲取/156
7.2.1　網(wǎng)絡(luò)視頻流發(fā)現(xiàn)/157
7.2.2　網(wǎng)絡(luò)視頻流流量獲取/162
7.3　網(wǎng)絡(luò)不良圖像內(nèi)容識(shí)別/164
7.3.1　膚色檢測(cè)與紋理分析/164
7.3.2　不良圖像特征提取/169
7.3.3　基于支持向量機(jī)的不良圖像識(shí)別/172
7.4　網(wǎng)絡(luò)不良視頻內(nèi)容識(shí)別/175
7.4.1　視頻關(guān)鍵幀提取/176
7.4.2　網(wǎng)絡(luò)視頻特征提取/178
7.5　結(jié)合語(yǔ)音特征的視頻識(shí)別/181
7.5.1　語(yǔ)音特征提取過(guò)程/181
7.5.2　基于隱馬爾可夫模型的語(yǔ)音特征判別/185
7.5.3　基于雙重特征的視頻識(shí)別/188
參考文獻(xiàn)/189
第8章　手機(jī)短信息內(nèi)容審計(jì)/194
8.1　概述/194
8.2　手機(jī)短信審計(jì)系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)/196
8.3　不良內(nèi)容短信識(shí)別/200
8.3.1　短信內(nèi)容的向量化描述/200
8.3.2　短信受限封閉測(cè)試效果最優(yōu)化閾值選擇方法/202
8.3.3　不良短信內(nèi)容識(shí)別算法執(zhí)行過(guò)程/203
8.4　審計(jì)特征庫(kù)動(dòng)態(tài)更新/205
8.4.1　內(nèi)容特征庫(kù)的重要性與不良短信特征庫(kù)的構(gòu)建/205
8.4.2　短信內(nèi)容特征庫(kù)動(dòng)態(tài)更新算法/206
8.4.2　審計(jì)結(jié)果保障方法/208
8.5　短信熱點(diǎn)話題識(shí)別/211
8.5.1　短信熱點(diǎn)話題分析/211
8.5.2　短信熱點(diǎn)話題的形式化描述/212
8.5.3　基于短信特征關(guān)聯(lián)分析的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)算法/213
8.5.4　短信熱點(diǎn)話題跟蹤算法/218
8.6　短信審計(jì)研究中的難點(diǎn)問題/219
參考文獻(xiàn)/220
第9章　手機(jī)短信通信網(wǎng)絡(luò)演化模型/222
9.1　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論/222
9.1.1　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)/222
9.1.2　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦?223
9.1.3　網(wǎng)絡(luò)模型/227
9.2　短信通信網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性分析/232
9.2.1　短信通信網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建/232
9.2.2　短信網(wǎng)絡(luò)的連通性分析/232
9.2.3　短信通信網(wǎng)絡(luò)的度分布/233
9.2.4　短信通信網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)/234
9.3　短信通信網(wǎng)絡(luò)的演化模型/234
9.3.1　BA網(wǎng)絡(luò)上的短信傳播模型/235
9.3.2　局部?jī)?yōu)先連接模型/236
9.3.3　謠言短信網(wǎng)絡(luò)傳播模型/238
9.3.4　兼具內(nèi)部演化和節(jié)點(diǎn)退出的演化模型/239
9.3.5　模型的比較及分析/242
9.4　短信通信網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法/244
9.4.1　典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法/245
9.4.2　基于多維特征向量的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法/248
9.4.3　短信通信網(wǎng)絡(luò)演化模型現(xiàn)存問題/254
參考文獻(xiàn)/255
第10章　審計(jì)系統(tǒng)的自身安全/257
10.1　審計(jì)系統(tǒng)自身安全性分析/257
10.2　DoS和DdoS/258
10.3　NDoS攻擊的自適應(yīng)檢測(cè)/263
10.3.1　NDoS攻擊的表示/263
10.3.2　NDoS攻擊的檢測(cè)/264
10.4　基于狀態(tài)檢測(cè)的NDoS攻擊防御/266
參考文獻(xiàn)/269
第11章　網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容審計(jì)的熱點(diǎn)與難點(diǎn)/272
11.1　流媒體內(nèi)容審計(jì)/272
11.2　動(dòng)態(tài)信息流的特征分析/274
11.3　關(guān)鍵詞列表動(dòng)態(tài)更新/275
11.4　主動(dòng)式不良內(nèi)容傳播信息檢測(cè)/277
11.5　不良信息傳播狀況的趨勢(shì)預(yù)測(cè)/278
11.6　熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)與跟蹤/279
11.7　信息內(nèi)容安全態(tài)勢(shì)評(píng)估/280
參考文獻(xiàn)/282