| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 大数据时代网络安全的发展现状 | 第8-9页 |
| 1.1.2 入侵检测的发展现状 | 第9-10页 |
| 1.1.3 本文的研究意义 | 第10页 |
| 1.2 本文工作 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的组织框架 | 第11-12页 |
| 2 Hadoop 云计算平台研究 | 第12-21页 |
| 2.1 Hadoop 概述 | 第12-13页 |
| 2.1.1 Hadoop 与云计算 | 第12-13页 |
| 2.1.2 Hadoop 的总体框架与模块简介 | 第13页 |
| 2.2 Hadoop 分布式文件系统 HDFS | 第13-16页 |
| 2.3 Hadoop 计算框架 MapReduce | 第16-21页 |
| 3 基于 MapReduce 的 MSPCA 算法并行化研究与实现 | 第21-31页 |
| 3.1 MSPCA 算法 | 第21-25页 |
| 3.1.1 正常流量建模 | 第21-24页 |
| 3.1.2 残余流量分析 | 第24-25页 |
| 3.2 基于 MapReduce 对 MSPCA 算法进行并行化改造 | 第25-31页 |
| 3.2.1 基于 MapReduce 对流量矩阵进行小波分解 | 第25-27页 |
| 3.2.2 基于 MapReduce 对小波系数矩阵进行主成分分析 | 第27-30页 |
| 3.2.3 基于 MapReduce 对流量矩阵小波重构与主成分分析 | 第30-31页 |
| 4 并行化 MSPCA 算法测试与分析 | 第31-39页 |
| 4.1 Hadoop 集群的部署 | 第31-33页 |
| 4.1.1 软硬件环境 | 第31-32页 |
| 4.1.2 Hadoop 云计算平台配置 | 第32-33页 |
| 4.2 测试结果分析 | 第33-39页 |
| 4.2.1 数据集 | 第33-34页 |
| 4.2.2 处理节点的可扩展能力实验 | 第34-35页 |
| 4.2.3 数据的可扩展能力实验 | 第35-36页 |
| 4.2.4 加速比性能测评实验 | 第36-39页 |
| 5 流量异常检测系统在 DETERlab 环境下的部署与实现 | 第39-46页 |
| 5.1 DETERlab 网络安全仿真环境与 Emulab 实验床 | 第39-41页 |
| 5.2 原型系统的设计与架构 | 第41-43页 |
| 5.3 原型系统测试 | 第43-46页 |
| 5.3.1 DDOS 攻击—TCP SNY Flooding | 第43-44页 |
| 5.3.2 端口扫描—TCP 445 端口扫描 | 第44-46页 |
| 6 总结与展望 | 第46-47页 |
| 6.1 本文的总结 | 第46页 |
| 6.2 下一步的工作 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
