| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 DDoS攻击预防与检测 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于Hadoop云平台的DDoS攻击检测 | 第16-17页 |
| 1.3 论文主要研究工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 2 相关技术分析研究 | 第20-31页 |
| 2.1 DDoS攻击与检测 | 第20-27页 |
| 2.1.1 DDoS攻击原理及攻击过程 | 第20-21页 |
| 2.1.2 DDoS攻击类型 | 第21-27页 |
| 2.2 Hadoop云平台 | 第27-30页 |
| 2.2.1 HDFS海量存储 | 第27-30页 |
| 2.2.2 MapReduce | 第30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于Hadoop云平台的SVM设计与验证 | 第31-45页 |
| 3.1 SVM研究分析 | 第31-33页 |
| 3.1.1 线性可分SVM | 第31-32页 |
| 3.1.2 非线性可分SVM | 第32-33页 |
| 3.2 单机SVM | 第33-34页 |
| 3.3 基于Hadoop的并行SVM | 第34-44页 |
| 3.3.1 并行SVM | 第34-36页 |
| 3.3.2 训练样本划分 | 第36-37页 |
| 3.3.3 层叠停止条件 | 第37页 |
| 3.3.4 自定义MapReduce过程 | 第37-39页 |
| 3.3.5 基于Hadoop的SVM设计实现 | 第39-42页 |
| 3.3.6 基于Hadoop的SVM实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 DDBHS系统分析设计 | 第45-53页 |
| 4.1 检测模块设计 | 第45-48页 |
| 4.1.1 模块概述 | 第45页 |
| 4.1.2 抓包与预处理模块 | 第45-47页 |
| 4.1.3 训练学习模块 | 第47页 |
| 4.1.4 攻击判定模块 | 第47-48页 |
| 4.2 Hadoop云平台系统结构设计 | 第48-52页 |
| 4.2.1 系统总体设计 | 第48-49页 |
| 4.2.2 节点组织设计 | 第49-51页 |
| 4.2.3 系统广播设计 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 DDBHS系统实现与应用结果分析 | 第53-60页 |
| 5.1 系统硬件和软件环境 | 第53页 |
| 5.2 DDBHS系统实现 | 第53-56页 |
| 5.3 应用结果分析 | 第56-59页 |
| 5.3.1 系统的检测准确率及系统资源利用率分析 | 第56-58页 |
| 5.3.2 系统的SVM训练学习效率分析 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第66页 |