| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究内容及创新点 | 第12-14页 |
| 1.2.1 课题研究内容 | 第12-14页 |
| 1.2.2 课题创新点 | 第14页 |
| 1.3 论文组织与结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术及研究 | 第16-24页 |
| 2.1 域间路由系统及其异常检测 | 第16-18页 |
| 2.1.1 BGP协议 | 第16-17页 |
| 2.1.2 BGP异常检测方法 | 第17-18页 |
| 2.2 时间序列分析及异常检测方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 基于预测模型的检测方法 | 第19页 |
| 2.2.2 基于统计检验的检测方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于贝叶斯推理的检测方法 | 第20页 |
| 2.3 关联规则挖掘方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 关联规则挖掘的基本概念 | 第20-21页 |
| 2.3.2 经典关联规则挖掘方法 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 异常事件提取及关联规则挖掘方法 | 第24-40页 |
| 3.1 基于小波分析的BGP Update报文数量异常分析方法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 BGP异常事件与BGP Update报文数量变化 | 第24-25页 |
| 3.1.2 BGP Update报文数量异常分析方法 | 第25-27页 |
| 3.2 基于iForest算法的网络服务性能异常分析方法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 网络服务性能数据特征分析 | 第27-28页 |
| 3.2.2 网络服务性能数据异常检测方法对比研究 | 第28-30页 |
| 3.2.3 网络服务性能异常分析方法 | 第30-31页 |
| 3.3 基于PCFP-growth算法的异常事件关联规则挖掘方法 | 第31-39页 |
| 3.3.1 异常事件项的表示及事务的划分 | 第31-33页 |
| 3.3.2 异常事件时序关系的处理 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基于FP-growth算法的异常事件关联规则挖掘方法 | 第34-35页 |
| 3.3.4 基于异常事件关联场景的改进算法PCFP-growth | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 异常事件关联规则挖掘系统设计 | 第40-49页 |
| 4.1 系统总体结构 | 第40-41页 |
| 4.2 知识库采集提取模块 | 第41-44页 |
| 4.2.1 AS信息知识库 | 第41-42页 |
| 4.2.2 重点网络服务知识库 | 第42-43页 |
| 4.2.3 网络服务分布知识库 | 第43-44页 |
| 4.3 BGP异常事件采集提取模块 | 第44-45页 |
| 4.3.1 公开BGP异常事件列表采集 | 第44-45页 |
| 4.3.2 BGP Update信息采集与分析 | 第45页 |
| 4.4 网络服务异常事件采集提取模块 | 第45-48页 |
| 4.4.1 网络服务性能的测量方法 | 第46-47页 |
| 4.4.2 测量数据处理及异常分析 | 第47-48页 |
| 4.5 异常事件关联规则挖掘模块 | 第48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第49-58页 |
| 5.1 实验方案及环境 | 第49-50页 |
| 5.2 网络服务分布情况 | 第50-51页 |
| 5.3 BGP Udate报文数量异常事件检测分析 | 第51-53页 |
| 5.4 网络服务性能异常事件检测分析 | 第53-55页 |
| 5.5 异常事件关联规则挖掘 | 第55-57页 |
| 5.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
