基于主成分分析的网络流量异常检测研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 概述 | 第12页 |
| 1.2.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.4 课题研究意义及内容 | 第16-18页 |
| 2 流量矩阵 | 第18-23页 |
| 2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2 流量矩阵的概念 | 第18-19页 |
| 2.3 流量矩阵的应用 | 第19-22页 |
| 2.4 流量矩阵的获取 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 网络流量分析 | 第23-35页 |
| 3.1 概述 | 第23-24页 |
| 3.2 主成分分析法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 PCA的概念 | 第24页 |
| 3.2.2 PCA的优点 | 第24-26页 |
| 3.2.3 PCA的原理 | 第26页 |
| 3.2.4 PCA的数学推导 | 第26-28页 |
| 3.3 基于PCA的流量矩阵分析 | 第28-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 单节点异常检测 | 第35-56页 |
| 4.1 概述 | 第35-36页 |
| 4.2 断路类异常检测 | 第36-44页 |
| 4.2.1 不相似度 | 第37-42页 |
| 4.2.2 异常分数 | 第42-44页 |
| 4.3 攻击类异常检测 | 第44-46页 |
| 4.4 概率模型 | 第46-48页 |
| 4.5 异常类型区分 | 第48-50页 |
| 4.6 性能评估 | 第50-55页 |
| 4.6.1 检测结果 | 第50-51页 |
| 4.6.2 维度 | 第51-52页 |
| 4.6.3 数据相似度 | 第52-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 多节点异常检测 | 第56-63页 |
| 5.1 概述 | 第56页 |
| 5.2 参数选择 | 第56-59页 |
| 5.3 网络瘫痪程度区分 | 第59-61页 |
| 5.4 性能评估 | 第61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 6 检测方法分析及比较 | 第63-66页 |
| 6.1 检测方法分析 | 第63-64页 |
| 6.2 评估结果 | 第64-65页 |
| 6.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 7 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
