网络流量数据的攻击探测及可视化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外的研究和发展现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 攻击检测技术 | 第9-10页 |
| 1.2.2 网络安全可视化 | 第10-13页 |
| 1.3 论文内容安排 | 第13-14页 |
| 2 攻击检测算法与可视化理论研究 | 第14-26页 |
| 2.1 入侵检测研究 | 第14-21页 |
| 2.1.1 网络异常研究 | 第14-17页 |
| 2.1.2 异常检测主要算法 | 第17-20页 |
| 2.1.3 误用检测主要算法 | 第20-21页 |
| 2.2 网络安全可视化研究 | 第21-25页 |
| 2.2.1 网络安全可视化简介 | 第21-22页 |
| 2.2.2 网络安全可视化分类 | 第22-24页 |
| 2.2.3 网络安全可视分析技术 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 自适应规则库的入侵检测模型设计 | 第26-41页 |
| 3.1 自适应规则库的入侵检测模型总体设计 | 第26-29页 |
| 3.2 数据处理模块设计 | 第29-31页 |
| 3.2.1 特征属性选取 | 第29-30页 |
| 3.2.2 信息熵值计算与归一化处理 | 第30-31页 |
| 3.3 特征匹配模块设计 | 第31-32页 |
| 3.4 聚类模块设计 | 第32-36页 |
| 3.4.1 K-Means聚类算法 | 第32-34页 |
| 3.4.2 K-Means算法的改进 | 第34-36页 |
| 3.5 结果分析模块设计 | 第36-40页 |
| 3.5.1 规则库更新 | 第37-39页 |
| 3.5.2 特征匹配处理 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 多视图的协同交互可视分析方案设计 | 第41-49页 |
| 4.1 多视图协同交互可视分析方案设计 | 第41-44页 |
| 4.2 网络流量数据的多视图可视化 | 第44-46页 |
| 4.3 网络流量数据的协同交互可视分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 网络攻击探测可视分析系统 | 第49-68页 |
| 5.1 系统设计 | 第49-54页 |
| 5.2 系统软件功能实现 | 第54-55页 |
| 5.3 攻击检测实验及分析 | 第55-67页 |
| 5.3.1 数据集及信息熵值计算 | 第55-57页 |
| 5.3.2 网络流量数据的异常检测结果与分析 | 第57-62页 |
| 5.3.3 网络流量数据多视图协同交互可视分析 | 第62-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第76页 |
