基于Web日志的异常检测分析研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究动机与研究内容 | 第10-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12页 |
| 1.5 本章总结 | 第12-14页 |
| 第2章 Web日志属性定义 | 第14-24页 |
| 2.1 Web日志介绍 | 第14-18页 |
| 2.1.1 Web日志形成的原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Web日志格式 | 第15-18页 |
| 2.2 日志异常检测步骤 | 第18-19页 |
| 2.3 Web日志实验数据集 | 第19-20页 |
| 2.4 Web日志属性定义 | 第20-22页 |
| 2.5 本章总结 | 第22-24页 |
| 第3章 Web应用拓扑分析 | 第24-36页 |
| 3.1 预处理 | 第24-28页 |
| 3.1.1 概念定义 | 第24-26页 |
| 3.1.2 属性选择 | 第26-27页 |
| 3.1.3 预处理步骤 | 第27-28页 |
| 3.2 拓扑构建与异常检测分析方法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 带请求参数属性的Web拓扑结构分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 拓扑构建 | 第29-30页 |
| 3.2.3 异常检测算法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验和分析 | 第31-35页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第31-32页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章总结 | 第35-36页 |
| 第4章 Web应用访问量分析 | 第36-58页 |
| 4.1 概述 | 第36-37页 |
| 4.2 数据源 | 第37页 |
| 4.3 Web日志访问量分布特征 | 第37-48页 |
| 4.3.1 统计分析 | 第37-38页 |
| 4.3.2 访问量随时间的分布 | 第38-43页 |
| 4.3.3 每小时访问量比值随时间分布 | 第43-48页 |
| 4.4 访问量分析算法与步骤 | 第48-51页 |
| 4.4.1 一元线性回归模型和最小二乘法 | 第48-50页 |
| 4.4.2 分析算法和步骤 | 第50-51页 |
| 4.5 实验和测试 | 第51-56页 |
| 4.5.1 实验设计 | 第51页 |
| 4.5.2 实验结果和分析 | 第51-56页 |
| 4.6 本章总结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第68页 |
