| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究目的 | 第13页 |
| ·本文的主要内容及安排 | 第13-15页 |
| 第二章 DDoS 攻击检测技术研究 | 第15-33页 |
| ·DDoS 攻击 | 第15-26页 |
| ·DDoS 攻击的现状 | 第15-16页 |
| ·DDoS 攻击定义 | 第16-17页 |
| ·DDoS 攻击的工作原理 | 第17-22页 |
| ·DDoS 攻击分类 | 第22-23页 |
| ·几种典型的DDoS 攻击 | 第23-26页 |
| ·入侵检测技术 | 第26-33页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第26-28页 |
| ·入侵检测技术 | 第28-31页 |
| ·入侵检测系统的性能指标 | 第31-33页 |
| 第三章 流量异常检测 | 第33-49页 |
| ·流量异常检测 | 第33-34页 |
| ·流量特征的选取 | 第34-39页 |
| ·流量强度 | 第34-35页 |
| ·协议分布特征 | 第35-36页 |
| ·SYN-FIN 的对称性 | 第36-37页 |
| ·ICMP REQUEST-REPLY 的对称性 | 第37页 |
| ·异常报文统计 | 第37-39页 |
| ·实验设计 | 第39-49页 |
| ·LIBSVM 工具包 | 第39-42页 |
| ·实验流程 | 第42-44页 |
| ·数据来源 | 第44-45页 |
| ·数据预处理 | 第45-46页 |
| ·实验一 | 第46-49页 |
| 第四章 基于KSOM 的流量异常检测 | 第49-60页 |
| ·K 阶邻近算法（k-Nearest Neighbor，简称为k-NN） | 第49-50页 |
| ·自组织特征映射（Self-Organizing Map，简称为SOM） | 第50-54页 |
| ·自组织特征映射 | 第50-51页 |
| ·SOM 网络结构 | 第51-52页 |
| ·SOM 网络算法 | 第52-54页 |
| ·基于KSOM 的流量异常检测 | 第54-55页 |
| ·实验设计 | 第55-60页 |
| ·实验设计流程 | 第55-56页 |
| ·实验仿真 | 第56-57页 |
| ·实验二 | 第57-58页 |
| ·实验三 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与未来研究方向 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |