| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第10-12页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 托攻击检测相关理论概述 | 第14-20页 |
| 2.1 托攻击概述 | 第14页 |
| 2.2 托攻击的属性 | 第14-15页 |
| 2.3 托攻击的概貌结构与模型 | 第15-17页 |
| 2.4 托攻击检测方法与特征指标 | 第17-20页 |
| 第3章 基于信息熵的特征选择方法 | 第20-28页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 基于信息熵特征选择的可行性分析 | 第20-21页 |
| 3.3 基于信息熵的特征指标选择算法 | 第21-25页 |
| 3.4 实验以及结果分析 | 第25-27页 |
| 3.4.1 算法实验数据集与评价指标 | 第25-26页 |
| 3.4.2 训练集的构造方法与参数设定 | 第26-27页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第27页 |
| 3.5 小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于特征向量离群度的无监督托攻击检测方法 | 第28-38页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 离群点与离群度概述 | 第28-29页 |
| 4.3 基于离群度的检测算法模型 | 第29-32页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第32-36页 |
| 4.4.1 实验数据集与参数设定 | 第32页 |
| 4.4.2 实验设计与结果分析 | 第32-36页 |
| 4.5 小结 | 第36-38页 |
| 第5章 基于用户项目流行度特征提取的托攻击检测方法 | 第38-48页 |
| 5.1 引言 | 第38页 |
| 5.2 基于项目流行度的特征提取方法的可行性分析 | 第38-40页 |
| 5.3 项目平均流行度的特征指标提取 | 第40-42页 |
| 5.4 基于信息熵的特征指标提取方法 | 第42-44页 |
| 5.5 实验与结果分析 | 第44-47页 |
| 5.6 小结 | 第47-48页 |
| 第6章 仿真实验系统与总结展望 | 第48-56页 |
| 6.1 引言 | 第48页 |
| 6.2 系统设计目标 | 第48-49页 |
| 6.3 系统设计 | 第49-52页 |
| 6.4 实例分析 | 第52页 |
| 6.5 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 6.6 下一步研究 | 第53-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62页 |