基于突变理论的IP网络异常行为检测和控制机制
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·异常检测技术的研究现状 | 第15-16页 |
| ·突变理论的研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文主要工作及贡献点 | 第17-18页 |
| ·论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 异常行为检测技术和突变理论概述 | 第20-36页 |
| ·网络异常行为检测技术分类 | 第20-29页 |
| ·误用检测技术 | 第21页 |
| ·基于正常行为的异常检测技术 | 第21-29页 |
| ·广义似然比(GLR)检测方法 | 第22页 |
| ·基于机器学习的异常检测技术 | 第22-23页 |
| ·基于马尔可夫模型的检测技术 | 第23-24页 |
| ·基于数据挖掘的异常检测技术 | 第24-27页 |
| ·基于免疫学的异常检测技术 | 第27-29页 |
| ·现有的异常检测技术不足 | 第29页 |
| ·突变理论及其模型 | 第29-34页 |
| ·突变理论基本概念和特征 | 第30-31页 |
| ·突变理论的约定方式 | 第31-32页 |
| ·突变理论的初等模型 | 第32-34页 |
| ·尖点突变模型 | 第32-33页 |
| ·燕尾突变模型 | 第33页 |
| ·蝴蝶突变模型 | 第33-34页 |
| ·突变理论的应用 | 第34-35页 |
| ·分析方法 | 第34-35页 |
| ·力学系统的平衡位置 | 第34页 |
| ·类比法 | 第34-35页 |
| ·经验方法 | 第35页 |
| ·突变级数评价法 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于突变理论的网络异常行为检测 | 第36-56页 |
| ·问题提出 | 第36-38页 |
| ·基于突变理论的网络异常检测机制 | 第38-50页 |
| ·数据预处理 | 第39-40页 |
| ·网络异常行为的描述-突变性 | 第40-42页 |
| ·图示法 | 第40-41页 |
| ·t-假设检验 | 第41-42页 |
| ·网络异常行为描述模型的建立 | 第42-47页 |
| ·描述网络异常行为的突变模型选取 | 第42-44页 |
| ·突变模型的准确建立 | 第44-46页 |
| ·网络异常行为临界值的计算 | 第46-47页 |
| ·异常行为检测机制的建立 | 第47-50页 |
| ·实验及分析 | 第50-55页 |
| ·实验数据来源 | 第50-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·性能指标及结果 | 第53-54页 |
| ·检测算法的性能分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于尖点突变的IP 网络异常行为控制 | 第56-70页 |
| ·问题提出 | 第56-57页 |
| ·尖点突变模型的系统动态行为分析 | 第57-59页 |
| ·IP 网络动态行为 | 第59-63页 |
| ·网络拓扑结构 | 第59-60页 |
| ·网络异常的动态行为-突变性 | 第60-61页 |
| ·网络动态行为的异常边界-交叉集 | 第61-63页 |
| ·异常网络动态行为的控制机制 | 第63-65页 |
| ·异常避免控制机制构建 | 第63页 |
| ·异常避免机制的实现方案一 | 第63-64页 |
| ·异常避免机制的实现方案二 | 第64-65页 |
| ·实验及分析 | 第65-69页 |
| ·实验环境 | 第65-66页 |
| ·异常行为突变性及动态行为仿真 | 第66页 |
| ·突变异常避免机制仿真 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结和展望 | 第70-72页 |
| ·论文总结 | 第70-71页 |
| ·未来工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 个人简介 | 第76-77页 |
| 攻硕期间取得研究成果 | 第77-78页 |
