| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 插图索引 | 第9-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·网络流量数据 | 第13页 |
| ·网络流量异常分类 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文的主要研究工作和组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 主元分析方法基础 | 第18-25页 |
| ·主元分析方法 | 第18-22页 |
| ·主元分析的数学表示 | 第18-19页 |
| ·主元分析的几何意义 | 第19-21页 |
| ·主元分析的算法 | 第21页 |
| ·选取主元个数 | 第21-22页 |
| ·主元分析方法在各领域的应用 | 第22页 |
| ·主元分析方法在网络流量监测中的应用 | 第22-24页 |
| ·网络流量的自相似性 | 第23页 |
| ·主元分析在网络流量应用的可行性 | 第23-24页 |
| ·传统主元分析方法在网络流量应用的不足 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于SPE的城域网流量异常检测与分析方法 | 第25-38页 |
| ·实验环境和数据来源 | 第25-28页 |
| ·Matlab实验平台简介 | 第25-26页 |
| ·NetTurbo系统简介 | 第26页 |
| ·应用层大流量数据的实时采集 | 第26-28页 |
| ·基于SPE统计量的流量异常检测 | 第28-31页 |
| ·主元模型和SPE统计量 | 第28-29页 |
| ·基于SPE控制图的异常检测 | 第29页 |
| ·异常检测流程 | 第29-30页 |
| ·实验与结果分析 | 第30-31页 |
| ·基于小波去噪和SPE贡献图的主元分析 | 第31-37页 |
| ·传统主元分析方法的不足 | 第31-32页 |
| ·小波分析去噪的原理 | 第32-33页 |
| ·基于SPE贡献图的异常定位分析方法 | 第33页 |
| ·改进后异常检测与分析流程 | 第33-34页 |
| ·实验与结果分析 | 第34-37页 |
| ·效率分析 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于流量数据矩阵改进的异常检测与分析方法 | 第38-50页 |
| ·流量的特征分析 | 第38-42页 |
| ·基于字节、数据包大小的流量分析 | 第38-40页 |
| ·基于应用协议的流量分析 | 第40-42页 |
| ·采用流量字节计数指标检测 | 第42-45页 |
| ·采用流量包计数指标检测 | 第45-48页 |
| ·采用其他方法建立流量矩阵 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于Hotelling T~2的异常检测与分析方法 | 第50-60页 |
| ·Hotelling T~2统计量的原理 | 第50页 |
| ·基于Hotelling T~2的流量异常检测 | 第50-52页 |
| ·异常检测流程 | 第50-51页 |
| ·实验与结果分析 | 第51-52页 |
| ·基于SPE和基于Hotelling T~2统计量的异常检测比较 | 第52-59页 |
| ·SPE统计量和Hotelling T~2统计量的几何意义 | 第52-53页 |
| ·对局部流量异常敏感性分析 | 第53-55页 |
| ·对整体流量异常敏感性分析 | 第55-57页 |
| ·对综合流量异常敏感性分析 | 第57-59页 |
| ·SPE统计量和T~2统计量在分析不同原因流量异常的意义 | 第59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录) | 第68-69页 |
| 附录B (攻读硕士学位期间所参与的科研活动) | 第69页 |
