| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.1.3 研究目标与内容 | 第10-11页 |
| 1.1.4 论文结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 基于行为分析的异常检测技术 | 第12-16页 |
| 2.1 网络用户行为分析 | 第12-13页 |
| 2.1.1 网络用户行为的定义 | 第12页 |
| 2.1.2 网络用户行为的分类 | 第12-13页 |
| 2.2 网络异常检测 | 第13-14页 |
| 2.2.1 网络异常检测过程 | 第13页 |
| 2.2.2 网络异常行为分析方法 | 第13-14页 |
| 2.3 基于行为分析的异常检测技术 | 第14页 |
| 2.4 存在的问题 | 第14-16页 |
| 第3章 基于改进的K-means聚类算法的异常流量行为检测方法 | 第16-25页 |
| 3.1 建立模型 | 第16-24页 |
| 3.1.1 行为建模 | 第16-18页 |
| 3.1.2 算法的选择和改进 | 第18-20页 |
| 3.1.3 密度评估反选择准则 | 第20-22页 |
| 3.1.4 异常行为检测算法步骤 | 第22-24页 |
| 3.1.5 实验结果与讨论 | 第24页 |
| 3.2 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 基于CRF的异常协议行为检测方法 | 第25-33页 |
| 4.1 建立模型 | 第25-29页 |
| 4.1.1 相关概念 | 第25-27页 |
| 4.1.2 基于关键字的数据包特征统计 | 第27-28页 |
| 4.1.3 建立模型 | 第28-29页 |
| 4.2 模型训练 | 第29-30页 |
| 4.3 基于联合概率的异常协议行为检测 | 第30-31页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第31-32页 |
| 4.4.1 数据准备 | 第31页 |
| 4.4.2 检测结果与分析 | 第31-32页 |
| 4.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 异常协议行为检测程序实现 | 第33-58页 |
| 5.1 实现目标 | 第33页 |
| 5.2 模块设计 | 第33-36页 |
| 5.2.1 数据采集模块 | 第33-35页 |
| 5.2.2 数据处理模块 | 第35页 |
| 5.2.3 数据存储模块 | 第35-36页 |
| 5.2.4 数据分析模块 | 第36页 |
| 5.3 程序设计 | 第36-38页 |
| 5.4 实验结果与讨论 | 第38-57页 |
| 5.4.1 内网模拟环境 | 第38-39页 |
| 5.4.2 外网真实环境 | 第39-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第58页 |
| 6.2 有待进一步研究的问题 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |