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基于数据挖掘的僵尸主机检测的研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景和意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 基于有监督学习的检测方法第10页
        1.2.2 基于无监督学习的检测方法第10-11页
        1.2.3 基于混合学习的检测方法第11页
        1.2.4 分析与总结第11-12页
    1.3 论文研究主要内容及创新点第12-13页
    1.4 论文组织结构第13-14页
第二章 Domain-flux僵尸网络检测原理第14-22页
    2.1 Domain-flux僵尸网络工作原理第14-16页
        2.1.1 僵尸网络组成第14页
        2.1.2 僵尸网络的生命周期第14-16页
        2.1.3 Domain-flux的工作原理第16页
    2.2 DNS简介第16-19页
        2.2.1 DNS协议格式第17-18页
        2.2.2 DNS日志格式第18-19页
    2.3 Domain-flux僵尸网络检测原理第19-21页
        2.3.1 域名第19-20页
        2.3.2 DNS记录中的属性第20-21页
        2.3.3 发起查询的IP第21页
        2.3.4 查询返回的IP第21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 Domain-flux检测中相关数据挖掘算法的研究第22-28页
    3.1 领域相关算法对比第22-24页
        3.1.1 Domain-flux检测算法应用总结第22页
        3.1.2 算法对比第22-24页
    3.2 应用算法原理与性能分析第24-27页
        3.2.1 CART第24-25页
        3.2.2 集成方法GBM第25-26页
        3.2.3 K-means第26-27页
    3.3 本章小结第27-28页
第四章 基于混合方法的Domain-flux检测的设计与实现第28-45页
    4.1 需求分析第28-29页
        4.1.1 时效性第28页
        4.1.2 检测对象第28-29页
    4.2 特征提取第29-33页
        4.2.1 特征总结与分析第29-32页
        4.2.2 特征选择第32-33页
    4.3 混合检测方法的设计第33-40页
        4.3.1 改进动机第33-34页
        4.3.2 检测方法的工作流程第34-35页
        4.3.3 基于有监督结果的K-means的初始化第35-36页
        4.3.4 K-means的改进第36-40页
        4.3.5 混合检测方法的调用过程第40页
    4.4 混合检测模型的实现第40-43页
        4.4.1 检测模型的工作流程第40-43页
        4.4.2 检测模型的部署方式第43页
    4.5 本章小结第43-45页
第五章 混合检测模型的实验与分析第45-52页
    5.1 实验设置第45-46页
        5.1.1 实验环境与工具第45页
        5.1.2 实验数据第45-46页
    5.2 评价标准第46-47页
        5.2.1 混淆矩阵第46页
        5.2.2 评价指标第46-47页
    5.3 三个树家族分类算法应用于混合模型效果对比第47-48页
        5.3.1 实验步骤第47页
        5.3.2 实验结果第47-48页
    5.4 混合模型与K-means的检测效果比较第48-49页
        5.4.1 实验步骤第48页
        5.4.2 实验结果第48-49页
    5.5 混合模型与有监督方法的比较第49-50页
        5.5.1 实验步骤第49页
        5.5.2 实验结果第49-50页
    5.6 聚类模块时间复杂度的对比分析第50-51页
        5.6.1 聚类模块与其它K-means变体的时间复杂度对比分析第50-51页
        5.6.2 聚类模块与其它聚类算法的时间复杂度对比分析第51页
    5.7 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
附录第57-60页
攻读学位期间发表的学术论文目录第60页

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