基于改进聚类算法的僵尸网络检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 主动检测方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 被动检测方法 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第14-22页 |
| 2.1 僵尸网络的基本概念 | 第14-18页 |
| 2.1.1 僵尸网络的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 僵尸网络的主要特点 | 第14-15页 |
| 2.1.3 僵尸网络的关键组件 | 第15-16页 |
| 2.1.4 僵尸网络的C&C结构 | 第16-18页 |
| 2.2 聚类算法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于层次的聚类算法 | 第19页 |
| 2.2.2 基于密度的聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于划分的聚类算法 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 僵尸网络检测系统的设计 | 第22-30页 |
| 3.1 系统架构流程 | 第22-24页 |
| 3.2 系统主要流程 | 第24-28页 |
| 3.2.1 数据库的构建 | 第24-25页 |
| 3.2.2 僵尸网络检测流程 | 第25-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 僵尸网络检测系统实现 | 第30-44页 |
| 4.1 特征提取 | 第31-35页 |
| 4.1.1 数据包特征提取 | 第31-32页 |
| 4.1.2 数据包分布特征提取模块 | 第32-34页 |
| 4.1.3 端口分布特征提取模块 | 第34-35页 |
| 4.2 数据处理 | 第35-36页 |
| 4.2.1 数据集预处理 | 第35-36页 |
| 4.2.2 构建数据库 | 第36页 |
| 4.3 僵尸网络检测 | 第36-43页 |
| 4.3.1 数据结构 | 第36-37页 |
| 4.3.2 初始聚类中心的确定 | 第37-38页 |
| 4.3.3 类的分裂 | 第38-41页 |
| 4.3.4 类的调整 | 第41-43页 |
| 4.3.5 僵尸网络的发现 | 第43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章实验结果与分析 | 第44-54页 |
| 5.1 开发环境 | 第44页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第44页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第44页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第44-53页 |
| 5.2.1 特征选择 | 第44-48页 |
| 5.2.2 僵尸网络检测 | 第48-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
