基于Web客户端行为的统计异常检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的背景与意义 | 第7-8页 |
| ·网络安全现状 | 第7页 |
| ·本课题的意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 相关检测技术 | 第13-25页 |
| ·异常检测技术 | 第13-17页 |
| ·异常检测概述 | 第13-14页 |
| ·量化和统计分析 | 第14-15页 |
| ·基于规则的检测模型 | 第15页 |
| ·应用层异常检测技术 | 第15-17页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第17-21页 |
| ·模型理论 | 第17-19页 |
| ·前向-后向算法 | 第19-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-24页 |
| ·遗传算法 | 第21-22页 |
| ·算法关键问题 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 客户端行为异常检测系统设计 | 第25-47页 |
| ·用户数据处理 | 第25-31页 |
| ·服务器日志 | 第25-26页 |
| ·站点的配置 | 第26-28页 |
| ·HTTP请求数据的获取 | 第28-31页 |
| ·系统模型和算法 | 第31-35页 |
| ·隐半马尔科夫模型 | 第31-32页 |
| ·用户访问描述 | 第32-33页 |
| ·模型训练和检测算法 | 第33-35页 |
| ·用户行为异常检测系统 | 第35-42页 |
| ·系统框架分析 | 第35-37页 |
| ·预处理模块设计分析 | 第37-39页 |
| ·用户行为训练模块设计分析 | 第39-40页 |
| ·异常检测模块设计分析 | 第40-42页 |
| ·模块程序与小结 | 第42-47页 |
| ·预处理模块的程序 | 第42-43页 |
| ·行为判断模块的程序 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 4 基于遗传算法改进的异常检测系统 | 第47-56页 |
| ·遗传算法下的模型优化 | 第47-50页 |
| ·GA优化概述 | 第47-49页 |
| ·模型初始参数的优化 | 第49-50页 |
| ·基于GA的模型训练过程 | 第50-51页 |
| ·基于GA的系统设计 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 5 实验和结果分析 | 第56-83页 |
| ·实验环境和数据分析 | 第56-82页 |
| ·实验环境的搭建 | 第56-57页 |
| ·用户预处理数据分析 | 第57-61页 |
| ·基于HsMM的行为分析结果 | 第61-69页 |
| ·基于GA优化初始参数的行为分析结果 | 第69-82页 |
| ·小结 | 第82-83页 |
| 6 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·结论 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
