基于网络聚合行为的异常检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要贡献及组织结构 | 第10-11页 |
| 2 相关技术分析 | 第11-22页 |
| ·主成份分析 | 第11-12页 |
| ·信息增益 | 第12-13页 |
| ·支持向量机 | 第13-18页 |
| ·神经网络 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 攻击特征提取 | 第22-34页 |
| ·攻击类型分类 | 第22-23页 |
| ·DoS 与DDoS | 第23-27页 |
| ·特征提取 | 第27-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 冗余攻击特征删减及分类器设计与实现 | 第34-49页 |
| ·冗余攻击特征删减 | 第34-38页 |
| ·支持向量机分类器设计与实现 | 第38-40页 |
| ·基于BP 训练算法的神经网络分类器设计与实现 | 第40-45页 |
| ·基于PSO 训练算法的神经网络分类器设计与实现 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 实验分析 | 第49-56页 |
| ·实验准备 | 第49-51页 |
| ·分类器输出结果 | 第51-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·主要研究内容及创新 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
