基于突变理论的IP网络异常行为检测机制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-13页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·本文的结构与主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 网络异常行为检测技术概述 | 第13-25页 |
| ·认识网络异常 | 第13-14页 |
| ·网络异常检测的基本原理 | 第14-15页 |
| ·网络异常行为检测的常见方法 | 第15-22页 |
| ·基于规则推理的异常检测技术 | 第15-16页 |
| ·基于案例推理的异常检测技术 | 第16-18页 |
| ·基于统计分析的异常检测技术 | 第18页 |
| ·基于神经网络的异常检测技术 | 第18-19页 |
| ·基于关联事件的异常检测技术 | 第19-20页 |
| ·基于贝叶斯网络的异常检测技术 | 第20-22页 |
| ·国内外研究趋势及产品 | 第22-23页 |
| ·异常检测技术的发展方向 | 第22页 |
| ·当前异常检测的相关产品 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-25页 |
| 第三章 突变理论介绍 | 第25-39页 |
| ·突变理论概述 | 第25-27页 |
| ·突变理论简介 | 第25-26页 |
| ·突变理论研究对象 | 第26-27页 |
| ·突变理论的基本原理 | 第27-35页 |
| ·基本概念 | 第27-28页 |
| ·齐曼突变机构 | 第28-32页 |
| ·突变理论的类型及特性 | 第32-35页 |
| ·突变理论应用 | 第35-37页 |
| ·应用领域 | 第35-36页 |
| ·应用方式 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 网络异常行为突变模型的构造 | 第39-59页 |
| ·突变模型的选择 | 第39-43页 |
| ·网络中的突变现象 | 第39-40页 |
| ·模型的选择与分析 | 第40-43页 |
| ·变量选择与数据获取 | 第43-49页 |
| ·数据处理与模型构建 | 第49-51页 |
| ·异常检测算法设计 | 第51-57页 |
| ·网络异常行为的模型分析 | 第51-54页 |
| ·突变模型的检测算法 | 第54页 |
| ·检测算法的核心伪代码 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第五章 实验验证 | 第59-67页 |
| ·测试环境及工具 | 第59-60页 |
| ·实验步骤 | 第60-63页 |
| ·实验结果 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第六章 全文总结 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 个人简历 | 第74-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
