| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术 | 第15-31页 |
| 2.1 数据接入技术 | 第15-19页 |
| 2.1.1 Libpcap网络数据包捕获技术 | 第15-16页 |
| 2.1.2 PF_RING零拷贝技术 | 第16-18页 |
| 2.1.3 Gopacket数据捕获驱动库 | 第18页 |
| 2.1.4 Logstash数据接入工具 | 第18-19页 |
| 2.2 Avro序列化技术 | 第19页 |
| 2.3 Kafka分布式消息系统 | 第19-22页 |
| 2.3.1 Kafka的介绍 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Kafka的机制 | 第20-22页 |
| 2.3.3 Kafka的特点 | 第22页 |
| 2.4 Flink流式处理引擎 | 第22-24页 |
| 2.4.1 Flink的介绍 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Flink的工作机制 | 第23-24页 |
| 2.4.3 Flink的特点 | 第24页 |
| 2.5 HDFS分布式文件系统 | 第24-27页 |
| 2.5.1 HDFS的介绍 | 第24-25页 |
| 2.5.2 HDFS的工作原理 | 第25-26页 |
| 2.5.3 HDFS的特点 | 第26-27页 |
| 2.6 HBase分布式数据库 | 第27-29页 |
| 2.6.1 HBase的介绍 | 第27-28页 |
| 2.6.2 HBase的特点 | 第28-29页 |
| 2.7 Elasticsearch分布式全文检索系统 | 第29页 |
| 2.8 Spark和Scikit-learn机器学习框架 | 第29-30页 |
| 2.9 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 网络异常行为检测平台 | 第31-46页 |
| 3.1 平台的总体设计 | 第31-34页 |
| 3.1.1 平台概述 | 第31-32页 |
| 3.1.2 平台的总体架构 | 第32-34页 |
| 3.2 平台的详细设计 | 第34-45页 |
| 3.2.1 数据源层 | 第34-36页 |
| 3.2.2 数据接入层 | 第36-38页 |
| 3.2.3 数据管道层 | 第38页 |
| 3.2.4 流式处理层 | 第38-40页 |
| 3.2.5 数据存储层 | 第40-41页 |
| 3.2.6 数据分析层 | 第41-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 网络数据流特征提取与存储 | 第46-61页 |
| 4.1 概述 | 第46页 |
| 4.2 设计与实现 | 第46-60页 |
| 4.2.1 数据收集与Avro数据序列化 | 第48-56页 |
| 4.2.2 基于Flink的数据处理 | 第56-59页 |
| 4.2.3 基于Elasticsearch与Hbase的特征存储 | 第59-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 TCP会话重组与会话统计数据特征计算 | 第61-69页 |
| 5.1 概述 | 第61页 |
| 5.2 设计与实现 | 第61-68页 |
| 5.2.1 会话流分区 | 第62-63页 |
| 5.2.2 会话窗口 | 第63-64页 |
| 5.2.3 会话窗口触发器 | 第64-66页 |
| 5.2.4 会话窗口计算方法 | 第66-67页 |
| 5.2.5 统计特征数据计算 | 第67-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 测试与实验 | 第69-80页 |
| 6.1 测试环境 | 第69-71页 |
| 6.2 测试方法 | 第71页 |
| 6.3 测试流程 | 第71-73页 |
| 6.4 测试结果 | 第73-79页 |
| 6.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 总结与展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 附件 | 第87页 |
