| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·网络异常流量检测的研究现状与发展趋势 | 第11-14页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·发展趋势 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14页 |
| ·本论文的创新点 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 异常流量检测技术相关知识介绍 | 第16-33页 |
| ·异常流量的定义 | 第16页 |
| ·网络异常流量分类 | 第16-18页 |
| ·常用的网络流量采集与统计技术 | 第18-21页 |
| ·基于Sniffer 的方法 | 第18-19页 |
| ·基于SNMP 协议的方法 | 第19-20页 |
| ·基于RMON 的方法 | 第20-21页 |
| ·基于Netflow 的方法 | 第21-27页 |
| ·Netflow 概述 | 第22-24页 |
| ·Netflow 流 | 第24页 |
| ·Netflow 缓存cache | 第24-25页 |
| ·Netflow 数据导出 | 第25-26页 |
| ·Netflow 数据聚合 | 第26-27页 |
| ·常用的异常检测技术介绍 | 第27-32页 |
| ·基于分类的异常检测技术 | 第27-29页 |
| ·基于最近邻点的异常检测技术 | 第29页 |
| ·基于聚类的异常检测技术 | 第29-30页 |
| ·基于统计的异常检测技术 | 第30-31页 |
| ·基于信息理论的异常检测技术信息 | 第31-32页 |
| ·基于光谱的异常检测技术 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于Netflow 的异常发现算法设计 | 第33-42页 |
| ·检测指标选择 | 第33-35页 |
| ·基于Netflow 的异常检测算法 | 第35-38页 |
| ·TOPN 与基线法 | 第35页 |
| ·常规匹配法 | 第35-36页 |
| ·基于信息熵的算法 | 第36页 |
| ·基于小波分析的算法 | 第36-37页 |
| ·滑动时间窗算法 | 第37页 |
| ·上述算法的特点比较 | 第37-38页 |
| ·融合指标时间窗比较算法 | 第38-41页 |
| ·融合指标时间窗纵向比较算法 | 第38-39页 |
| ·融合指标时间窗横向比较算法 | 第39-40页 |
| ·融合指标时间窗异常修正算法 | 第40-41页 |
| ·技术对比 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于Netflow 的异常发现系统设计与实现 | 第42-61页 |
| ·系统的设计目标 | 第42页 |
| ·系统总体框架结构 | 第42-43页 |
| ·系统的工作流程 | 第43-44页 |
| ·数据采集模块 | 第44-49页 |
| ·数据采集模块工作流程 | 第44-46页 |
| ·大规模数据优化处理 | 第46-49页 |
| ·数据处理模块 | 第49-50页 |
| ·异常检测模块 | 第50-57页 |
| ·指标提取子模块 | 第50-53页 |
| ·融合指标时间窗比较算法检测子模块 | 第53-57页 |
| ·实现主要类说明 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 实验与系统测试 | 第61-73页 |
| ·测试环境 | 第61-62页 |
| ·指标实验 | 第62-66页 |
| ·系统测试 | 第66-72页 |
| ·数据采集模块测试 | 第66-67页 |
| ·数据处理模块测试 | 第67页 |
| ·异常检测模块测试 | 第67-72页 |
| ·结果分析 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-74页 |
| ·工作总结 | 第73页 |
| ·进一步的工作 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 在学期间的研究成果及获奖情况 | 第80-81页 |
| 科研工作情况 | 第80页 |
| 发表论文 | 第80页 |
| 获奖情况 | 第80-81页 |