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一种改进的特征选择算法及抗DDoS攻击能力分析

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.2 国内外入侵检测系统研究现状第10-13页
        1.2.1 入侵检测系统体系结构研究第10-11页
        1.2.2 网络攻击模型研究第11页
        1.2.3 入侵行为特征提取方法研究第11-12页
        1.2.4 入侵检测方法研究第12页
        1.2.5 IDS响应机制研究第12-13页
    1.3 论文主要工作第13-14页
    1.4 论文的内容及组织结构第14-15页
2 常见的特征选择算法分析第15-25页
    2.1 特征选择的一般过程第15-18页
        2.1.1 评价函数第17-18页
    2.2 K-means算法第18-20页
        2.2.1 K-means算法简介第18-19页
        2.2.2 K-means算法存在的一些缺陷第19-20页
    2.3 PCA算法第20-22页
        2.3.1 PCA算法描述第20-21页
        2.3.2 PCA算法的局限性第21-22页
    2.4 信息增益算法第22-24页
        2.4.1 信息增益算法的描述第22-24页
        2.4.2 信息增益算法存在的缺陷第24页
    2.5 本章小结第24-25页
3 一种改进的信息增益特征选择算法第25-29页
    3.1 设计思想第26页
    3.2 算法描述第26-29页
        3.2.1 算法一般步骤第26-27页
        3.2.2 信息增益率的计算第27-29页
4 基于两级缓存队列管理防御真实源地址DDoS模型第29-42页
    4.1 设计思想第29页
    4.2 需要解决的问题第29-30页
    4.3 模型基本结构第30-38页
        4.3.1 数据包分拣模块(DPSM)第33-35页
        4.3.2 二级缓存第35-36页
        4.3.3 队列及溢出管理模块(QOMM)第36-37页
        4.3.4 可控滑动提取窗口(CDPESW)第37-38页
        4.3.5 二级缓存区容量感应模块(SSIM)第38页
    4.4 关键技术第38-40页
        4.4.1 缓存队列第38-39页
        4.4.2 二级缓存区第39页
        4.4.3 数据提取和短暂保护第39-40页
        4.4.4 溢出管理第40页
    4.5 改进模型的系统开销分析第40-42页
5 仿真测试与结果分析第42-50页
    5.1 特征选择算法测试第42-44页
    5.2 信誉值防御协同模型的单独测试第44页
    5.3 改进后的防御模型测试第44-48页
    5.4 实验结论第48-50页
6 总结与展望第50-52页
    6.1 工作总结第50页
    6.2 论文的不足之处第50页
    6.3 下一步工作第50-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士学位期间主要研究成果第56-57页
致谢第57页

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