| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-12页 |
| 1.1.1 互联网的发展以及DDoS攻击威胁 | 第8-10页 |
| 1.1.2 云计算概述 | 第10-11页 |
| 1.1.3 云计算安全 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及面临的问题 | 第12-15页 |
| 1.3 本文工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 云环境下DDoS攻防技术与问题分析 | 第18-26页 |
| 2.1 云环境下DDoS防御技术 | 第18-22页 |
| 2.1.1 云服务器访问接入点DDoS攻击防御 | 第18-19页 |
| 2.1.2 云数据中心网络DDoS攻击防御 | 第19-21页 |
| 2.1.3 云数据中心服务器DDoS攻击防御 | 第21-22页 |
| 2.1.4 EDoS攻击的防御 | 第22页 |
| 2.2 云环境下DDoS攻防面临的问题 | 第22-23页 |
| 2.3 DDoS攻击检测的意义 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于近邻传播和混沌分析的DDoS攻击检测算法 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 相关问题研究 | 第26-27页 |
| 3.3 方案设计 | 第27-34页 |
| 3.3.1 无攻击阶段 | 第28-33页 |
| 3.3.2 受攻击阶段 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于深度学习的云环境下DDoS攻击检测方案 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 云环境下流量的特征分析 | 第41-43页 |
| 4.3 DDoS攻击检测方案 | 第43-48页 |
| 4.3.1 深度学习模型 | 第43-47页 |
| 4.3.2 流量数据处理 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第48-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 云环境的DDoS攻击实验平台 | 第56-64页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 实验平台工具 | 第56-57页 |
| 5.3 DDoS攻击检测实验平台 | 第57-61页 |
| 5.3.1 DDoS攻击发起部分 | 第58-59页 |
| 5.3.2 云环境部分 | 第59-61页 |
| 5.4 资源监测分析 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文和研究成果 | 第74页 |