大流量高速网络环境下用户行为分析研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·国内外现状 | 第9-11页 |
| ·学术和使用意义 | 第11页 |
| ·研究目的、内容、技术路线 | 第11-13页 |
| ·研究目的 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·技术路线 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 相关知识概述 | 第14-30页 |
| ·网络病毒概述 | 第14-17页 |
| ·网络病毒的定义及分类 | 第14-15页 |
| ·网络病毒的检测技术和方法 | 第15-17页 |
| ·网络异常检测 | 第17-21页 |
| ·网络异常概述 | 第17页 |
| ·网络异常检测 | 第17-18页 |
| ·网络异常检测方法 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘基本原理 | 第21-26页 |
| ·数据挖掘概述 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的分类和方法 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘系统与模型 | 第23-26页 |
| ·数据流量采集 | 第26-29页 |
| ·采集点的选择 | 第27-28页 |
| ·流量捕获方法 | 第28-29页 |
| ·数据流量采集存在的问题 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 网络用户行为分析协作架构 | 第30-43页 |
| ·用户行为分析 | 第30-32页 |
| ·网络用户行为分析的概念和分类 | 第30页 |
| ·网络用户行为分析的分类和方法 | 第30-31页 |
| ·网络用户行为分析的过程 | 第31页 |
| ·网络用户行为分析的意义和本文的研究工作 | 第31-32页 |
| ·入侵检测系统概述 | 第32-37页 |
| ·入侵检测系统介绍 | 第32-34页 |
| ·入侵检测系统体系结构 | 第34-35页 |
| ·目前主要的入侵检测系统 | 第35-36页 |
| ·传统的入侵检测系统存在的问题 | 第36-37页 |
| ·网络用户行为分析协作架构 | 第37-42页 |
| ·设计思想 | 第37页 |
| ·CPCAP 协作架构 | 第37-38页 |
| ·协作架构中的数据采集和处理技术 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 用户行为分析系统中的聚类算法研究 | 第43-51页 |
| ·聚类方法概述 | 第43-44页 |
| ·CP 算法概述 | 第44-45页 |
| ·基于IP流量聚类的k 均值（KCP）的算法研究 | 第45-50页 |
| ·K-means算法概述 | 第48页 |
| ·KCP 算法的设计思想及流程 | 第48-50页 |
| ·KCP 算法的性能分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 CPCAP系统的实现与应用 | 第51-65页 |
| ·CPCAP应用环境 | 第51-53页 |
| ·硬件需求 | 第52页 |
| ·软件需求 | 第52-53页 |
| ·相关软件的安装与配置 | 第53-55页 |
| ·freebsd的安装与配置 | 第53页 |
| ·tcpdump 的安装与配置 | 第53-55页 |
| ·CPCAP核心模块 | 第55-62页 |
| ·应用结果 | 第62-64页 |
| ·tcpdump 丢包率测试 | 第62页 |
| ·IP流聚类应用结果 | 第62-63页 |
| ·系统在重庆大学校园网的部署实施 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结束语 | 第65-67页 |
| ·本文总结 | 第65页 |
| ·总结与下一步工作 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71页 |
| A. 作者在攻读学位期间已录用的论文目录 | 第71页 |
| B. 作者在校期间参加的项目 | 第71页 |
