面向网络流量异常检测的矩阵分解加速方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 网络流量异常与相关技术概述 | 第17-28页 |
| 2.1 网络流量异常的基本概念与分类 | 第17-18页 |
| 2.1.1 网络流量异常的基本概念 | 第17页 |
| 2.1.2 网络流量异常的分类 | 第17-18页 |
| 2.2 矩阵恢复技术概述 | 第18-24页 |
| 2.2.1 矩阵恢复的定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 矩阵恢复的可行性分析 | 第19页 |
| 2.2.3 矩阵恢复的相关算法 | 第19-24页 |
| 2.2.4 矩阵恢复的应用 | 第24页 |
| 2.3 基于矩阵恢复的异常检测方法 | 第24-25页 |
| 2.3.1 主成分分析 | 第24-25页 |
| 2.3.2 鲁棒主成分分析 | 第25页 |
| 2.3.3 直接鲁棒矩阵分解 | 第25页 |
| 2.4 局部敏感哈希概述 | 第25-27页 |
| 2.4.1 常用相似性度量 | 第26页 |
| 2.4.2 局部敏感哈希的定义 | 第26-27页 |
| 2.4.3 局部敏感哈希的思想 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于子空间寻找的异常检测算法 | 第28-40页 |
| 3.1 系统建模与方法概述 | 第28-32页 |
| 3.1.1 系统建模 | 第28-30页 |
| 3.1.2 方法概述 | 第30-32页 |
| 3.2 多层局部敏感哈希表 | 第32-35页 |
| 3.3 自适应寻找子空间算法 | 第35-38页 |
| 3.4 网络流量异常检测算法 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 快速的网络流量异常检测算法 | 第40-45页 |
| 4.1 问题分析 | 第40页 |
| 4.2 轻量级局部敏感哈希表更新算法 | 第40-42页 |
| 4.3 快速的网络流量异常检测算法 | 第42-43页 |
| 4.4 算法复杂度分析 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 仿真实验与结果分析 | 第45-50页 |
| 5.1 实验配置与检测指标 | 第45页 |
| 5.2 异常检测仿真实验结果及其分析 | 第45-48页 |
| 5.2.1 实验结果 | 第46-47页 |
| 5.2.2 实验分析 | 第47-48页 |
| 5.3 重排相似度验证实验结果及其分析 | 第48-49页 |
| 5.3.1 实验结果 | 第48-49页 |
| 5.3.2 实验分析 | 第49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 附录B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
