基于流量识别的网络用户行为分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究意义与目的 | 第9-10页 |
| ·论文主要工作概述 | 第10-11页 |
| 2 网络流量识别与分类 | 第11-17页 |
| ·基本概念 | 第11页 |
| ·流量识别技术 | 第11-13页 |
| ·基于端口的识别 | 第11-12页 |
| ·基于应用流状态统计识别 | 第12-13页 |
| ·基于应用层特征签名的识别 | 第13页 |
| ·报文分类技术 | 第13-16页 |
| ·报文分类算法性能衡量标准 | 第14-15页 |
| ·几种典型报文分类算法分析 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 网络用户行为分析 | 第17-32页 |
| ·网络用户行为的概念与分类 | 第17-18页 |
| ·网络用户行为的概念 | 第17页 |
| ·网络用户行为的分类 | 第17-18页 |
| ·网络用户行为测量与表示 | 第18-19页 |
| ·网络用户行为测量 | 第18-19页 |
| ·网络用户行为的表示 | 第19页 |
| ·网络用户行为的分析过程 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘 | 第19-20页 |
| ·网络用户行为分析的主要阶段 | 第20-21页 |
| ·网络用户行为分析详细步骤 | 第21-22页 |
| ·关联规则模式挖掘 | 第22-28页 |
| ·基本概念 | 第22-24页 |
| ·挖掘方法 | 第24-28页 |
| ·规则生成 | 第28页 |
| ·异常行为分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 网络用户行为分析模型设计 | 第32-47页 |
| ·制定分析目标 | 第32页 |
| ·模型体系结构设计 | 第32-33页 |
| ·可扩展的网络流量识别模块框架设计 | 第33-37页 |
| ·行为采集模块 | 第37-38页 |
| ·网络用户行为分析相关技术设计 | 第38-45页 |
| ·统计分析 | 第38页 |
| ·BA_FIM 频繁项集挖掘算法设计 | 第38-44页 |
| ·异常行为模式检测 | 第44-45页 |
| ·管理界面模块 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 基于ONUBA 的实验原型系统实现 | 第47-62页 |
| ·系统平台的构建 | 第47-48页 |
| ·系统硬件平台和软件平台 | 第47-48页 |
| ·系统部署 | 第48页 |
| ·LINUX 内核模块原理 | 第48-49页 |
| ·原型系统实现过程 | 第49-56页 |
| ·流量识别主模块实现 | 第49-51页 |
| ·流量识别模块扩展接口实现 | 第51-52页 |
| ·流量识别功能子模块实现 | 第52页 |
| ·报文分类模块实现 | 第52-53页 |
| ·行为采集模块实现 | 第53-54页 |
| ·在线用户行为分析模块实现 | 第54-56页 |
| ·系统测试 | 第56-61页 |
| ·测试环境 | 第56页 |
| ·测试过程 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-63页 |
| ·结束语 | 第62页 |
| ·工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第68页 |
