| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 应用层DDoS攻击原理 | 第11-19页 |
| 2.1 DoS与DDoS简介 | 第11-12页 |
| 2.2 应用层DDoS攻击 | 第12-14页 |
| 2.2.1 应用层DDoS攻击原理 | 第12页 |
| 2.2.2 常见的应用层DDoS攻击 | 第12-13页 |
| 2.2.3 应用层DDoS与网络层DDoS的差异 | 第13-14页 |
| 2.3 基于HTTP协议的应用层DDoS攻击 | 第14-18页 |
| 2.3.1 典型的基于HTTP协议的DDoS攻击 | 第14-15页 |
| 2.3.2 HTTP协议简介 | 第15-16页 |
| 2.3.3 HTTP请求报文格式 | 第16-17页 |
| 2.3.4 HTTP响应报文格式 | 第17页 |
| 2.3.5 HTTP请求的方法 | 第17-18页 |
| 2.3.6 HTTP响应状态码 | 第18页 |
| 2.3.7 HTTP协议的优点及不足 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于k均值和主成分分析的DDoS攻击异常检测算法 | 第19-32页 |
| 3.1 概述 | 第19页 |
| 3.2 用户访问行为分析与统计 | 第19-22页 |
| 3.3 K-means聚类算法 | 第22-23页 |
| 3.3.1 K-means聚类算法简介 | 第22页 |
| 3.3.2 对K-means算法的改进 | 第22-23页 |
| 3.4 PCA主成分分析法 | 第23-24页 |
| 3.4.1 主成分分析法简介 | 第23页 |
| 3.4.2 主成分分析法原理 | 第23-24页 |
| 3.4.3 主成分分析法计算过程描述 | 第24页 |
| 3.5 基于k均值和主成分分析的异常检测算法(KMPCAD算法) | 第24-27页 |
| 3.6 实验验证及分析 | 第27-31页 |
| 3.6.1 数据预处理 | 第27-28页 |
| 3.6.2 攻击集生成 | 第28-29页 |
| 3.6.3 实验结果分析 | 第29-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 一种改进的基于AR模型的应用层DDoS检测算法 | 第32-44页 |
| 4.1 概述 | 第32页 |
| 4.2 算法介绍 | 第32-38页 |
| 4.2.1 信息熵 | 第32-33页 |
| 4.2.2 HTTP数据包大小熵值 | 第33页 |
| 4.2.3 AR模型 | 第33-34页 |
| 4.2.4 卡尔曼滤波器及应用 | 第34-38页 |
| 4.3 系统结构 | 第38-39页 |
| 4.4 实验验证及分析 | 第39-43页 |
| 4.4.1 数据预处理 | 第39-40页 |
| 4.4.2 攻击集生成 | 第40页 |
| 4.4.3 模拟参数的设定 | 第40-41页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 5.1 工作总结 | 第44页 |
| 5.2 未来展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目与成果情况 | 第50-51页 |
