基于谱分析与统计机器学习的DDoS攻击检测技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 图录 | 第10-12页 |
| 表录 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 DDoS攻击检测方法概述 | 第15-22页 |
| 1.3 问题提出 | 第22-23页 |
| 1.4 论文的主要贡献 | 第23-24页 |
| 1.5 论文结构 | 第24-27页 |
| 第二章 基于IP流序列谱分析的攻击感知方法 | 第27-47页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 问题分析 | 第28页 |
| 2.3 泛洪攻击的流量自相似性分析 | 第28-32页 |
| 2.4 低速率攻击检测的功率谱估计方法 | 第32-39页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第39-45页 |
| 2.6 小结 | 第45-47页 |
| 第三章 多特征并行隐马尔科夫模型检测方法 | 第47-63页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 问题分析 | 第48页 |
| 3.3 MFP-HMM模型的建立 | 第48-52页 |
| 3.4 基于MFP-HMM模型的检测方法 | 第52-57页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 3.6 小结 | 第61-63页 |
| 第四章 最小二乘孪生支持向量机检测方法 | 第63-77页 |
| 4.1 引言 | 第63页 |
| 4.2 问题分析 | 第63-64页 |
| 4.3 LSTSVM检测模型的建立 | 第64-69页 |
| 4.4 基于LSTSVM模型的检测方法 | 第69-70页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第70-74页 |
| 4.6 小结 | 第74-77页 |
| 第五章 融合规则集的条件随机场检测方法 | 第77-91页 |
| 5.1 引言 | 第77页 |
| 5.2 问题分析 | 第77-78页 |
| 5.3 CRF模型的建立 | 第78-82页 |
| 5.4 基于CRF模型的检测方法 | 第82-86页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第86-89页 |
| 5.6 三种机器学习模型的比较 | 第89页 |
| 5.7 小结 | 第89-91页 |
| 第六章 结束语 | 第91-95页 |
| 6.1 本文的研究成果 | 第91-92页 |
| 6.2 本文的主要创新点 | 第92页 |
| 6.3 需要进一步研究的问题 | 第92-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-109页 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 | 第109-110页 |
