基于数据挖掘的异常流量分析与检测
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 网络异常流量监测 | 第15-25页 |
| 2.1 异常流量定义 | 第15-16页 |
| 2.2 异常流量分类 | 第16-22页 |
| 2.2.1 端口扫描 | 第16-17页 |
| 2.2.2 DoS/DDoS攻击 | 第17-20页 |
| 2.2.3 蠕虫病毒 | 第20-21页 |
| 2.2.4 P2P异常流量 | 第21-22页 |
| 2.3 异常流量检测方法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章总结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于数据挖掘的异常监测算法 | 第25-40页 |
| 3.1 流量数据采集方法及分析 | 第25-26页 |
| 3.2 实验数据处理 | 第26-30页 |
| 3.2.1 NetFlow数据采集 | 第26-29页 |
| 3.2.2 KDD 99离线数据集 | 第29-30页 |
| 3.3 基于网格的DBSCAN算法 | 第30-39页 |
| 3.3.1 概念 | 第31-32页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第32-34页 |
| 3.3.3 主成分分析方法 | 第34-35页 |
| 3.3.4 仿真实验 | 第35-39页 |
| 3.4 本章总结 | 第39-40页 |
| 第四章 异常流量分类方法研究 | 第40-59页 |
| 4.1 交叉熵理论 | 第40-43页 |
| 4.1.1 交叉熵概念 | 第40-41页 |
| 4.1.2 交叉熵与香浓熵的比较分析 | 第41-42页 |
| 4.1.3 流量特征属性交叉熵定义 | 第42-43页 |
| 4.2 分类方法 | 第43-52页 |
| 4.2.1 蠕虫病毒分析 | 第44-46页 |
| 4.2.2 DoS攻击分析 | 第46-47页 |
| 4.2.3 DDoS攻击分析 | 第47-49页 |
| 4.2.4 端口扫描攻击分析 | 第49-50页 |
| 4.2.5 P2P异常流量分析 | 第50-52页 |
| 4.3 仿真图 | 第52-58页 |
| 4.4 本章总结 | 第58-59页 |
| 第五章 模拟网络异常流量监测 | 第59-63页 |
| 5.1 网络异常流量监测模型框架 | 第59-60页 |
| 5.2 运行仿真 | 第60-62页 |
| 5.3 本章总结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
