| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 APT背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 大数据背景 | 第14-15页 |
| 1.2 相关研究 | 第15-17页 |
| 1.3 本文工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关技术 | 第20-34页 |
| 2.1 Hadoop及相关技术 | 第20-27页 |
| 2.1.1 Hadoop生态系统 | 第21-22页 |
| 2.1.2 HDFS | 第22-25页 |
| 2.1.3 Map-Reduce | 第25-27页 |
| 2.2 APT检测技术 | 第27-29页 |
| 2.3 网络流量预处理技术 | 第29-33页 |
| 2.3.1 网络流量分类技术 | 第29-30页 |
| 2.3.2 Net Flow技术 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于UML的典型APT建模与分析 | 第34-46页 |
| 3.1“Night Dragon”建模 | 第34-42页 |
| 3.1.1“Night Dragon”的类图 | 第35-38页 |
| 3.1.2“Night Dragon”的顺序图 | 第38-39页 |
| 3.1.3“Night Dragon”的活动图 | 第39-42页 |
| 3.2 APT性质分析 | 第42-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 一种基于Hadoop的Netflow流量预处理技术 | 第46-60页 |
| 4.1 Net Flow流量采集 | 第46-50页 |
| 4.1.1 流量采集器结构 | 第46-48页 |
| 4.1.2 基于链表的队列缓冲区 | 第48-50页 |
| 4.2 Net Flow流量聚合 | 第50-54页 |
| 4.2.1 基于时间的多重数据粒度 | 第50-52页 |
| 4.2.2 Net Flow流聚合策略 | 第52-54页 |
| 4.3 基于Hadoop的聚合处理 | 第54-58页 |
| 4.3.1 Net Flow流聚合结构 | 第54-56页 |
| 4.3.2 Net Flow流聚合过程 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 实验与分析 | 第60-74页 |
| 5.1“Night Dragon”仿真 | 第60-64页 |
| 5.1.1 网络环境仿真 | 第60页 |
| 5.1.2 入侵场景仿真 | 第60-62页 |
| 5.1.3 入侵模型仿真 | 第62-63页 |
| 5.1.4 仿真及结果分析 | 第63-64页 |
| 5.2 Netflow流量预处理实验 | 第64-73页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第64-66页 |
| 5.2.2 预处理功能实现 | 第66-69页 |
| 5.2.3 预处理测试 | 第69-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结束语 | 第74-76页 |
| 6.1 工作总结 | 第74页 |
| 6.2 工作展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第82页 |