| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·网络安全的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文要解决的问题及主要工作 | 第11-13页 |
| ·论文内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第14-27页 |
| ·入侵检测技术 | 第14-20页 |
| ·入侵检测概述 | 第14-15页 |
| ·入侵检测技术分类 | 第15-20页 |
| ·常用异常检测技术介绍 | 第20-25页 |
| ·基于统计的异常检测 | 第20-21页 |
| ·基于模式预测的异常检测 | 第21-22页 |
| ·基于数据挖掘的异常检测 | 第22-23页 |
| ·基于神经网络的异常检测 | 第23-24页 |
| ·基于免疫系统的异常检测 | 第24页 |
| ·其它异常检测技术 | 第24-25页 |
| ·网络异常检测面临的问题 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于特征提取的聚类异常检测技术的研究与设计 | 第27-47页 |
| ·基于特征提取的聚类异常检测模型设计 | 第27-29页 |
| ·模型设计描述 | 第27-28页 |
| ·算法选择的理由和解决的问题 | 第28-29页 |
| ·基本协议分析提取网络特征 | 第29-31页 |
| ·K-Means 聚类算法 | 第31-35页 |
| ·K-Means 算法概念 | 第32页 |
| ·改进的 K-Means 算法描述 | 第32-34页 |
| ·K-Means 算法总结 | 第34-35页 |
| ·基于 K-Means 的分支定界算法寻找 K 近邻 | 第35-40页 |
| ·分支定界算法的概述 | 第35页 |
| ·基于 K-Means 的分支定界算法原理 | 第35-39页 |
| ·基于 K-Means 的分支定界算法总结 | 第39-40页 |
| ·基于 TCM-KNN 的网络异常检测算法 | 第40-46页 |
| ·TCM-KNN 算法理论背景 | 第41-43页 |
| ·基于 TCM-KNN 的异常检测算法 | 第43-45页 |
| ·基于 TCM-KNN 的异常检测算法总结 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于特征提取的聚类异常检测技术在多核平台下的实现 | 第47-72页 |
| ·基于特征提取的聚类异常检测系统结构 | 第47-53页 |
| ·系统总体结构设计 | 第47-48页 |
| ·系统各模块实现说明 | 第48-53页 |
| ·多核平台下基于特征提取的聚类异常检测系统的实现 | 第53-58页 |
| ·Cavium OCTEON 多核网络处理器 | 第53-56页 |
| ·多核平台下的异常检测系统结构 | 第56-58页 |
| ·分流器 | 第58-62页 |
| ·数据流的局部性原理 | 第58页 |
| ·数据包分类算法 | 第58-60页 |
| ·分流器的实现 | 第60-62页 |
| ·异常检测功能的实现 | 第62-71页 |
| ·异常检测功能模块模型设计 | 第62-64页 |
| ·协议分析、预处理 | 第64-66页 |
| ·改进 K-Means 聚类算法的实现 | 第66-67页 |
| ·分支定界算法求 K 近邻 | 第67-68页 |
| ·基于改进 TCM-KNN 的网络异常检测的实现 | 第68-69页 |
| ·结果输出、告警 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 系统测试 | 第72-82页 |
| ·测试环境搭建 | 第72-75页 |
| ·测试仪器 | 第73页 |
| ·测试环境 | 第73-75页 |
| ·异常检测模块测试 | 第75-79页 |
| ·异常检测准确性测试 | 第76-78页 |
| ·异常检测时耗测试 | 第78-79页 |
| ·异常告警测试 | 第79-80页 |
| ·系统性能测试 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结 | 第82-84页 |
| ·总结 | 第82-83页 |
| ·下一步工作 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第89-90页 |
