基于分布特征的网络流量分析技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 网络流量采集与分析技术研究现状 | 第13-27页 |
| ·概述 | 第13-14页 |
| ·网络流量采集技术简述 | 第14-17页 |
| ·基于SNMP/RMON的流量采集 | 第14页 |
| ·基于NetFlow/sFlow的流量采集 | 第14-15页 |
| ·基于数据采集探针的流量采集 | 第15页 |
| ·基于协议分析仪表的流量采集 | 第15-16页 |
| ·网络流量采集技术的综合对比 | 第16-17页 |
| ·面向建模的流量分析 | 第17-19页 |
| ·传统网络流量模型 | 第17页 |
| ·自相似流量建模及相关研究 | 第17-18页 |
| ·流量模型的局限性 | 第18-19页 |
| ·面向具体应用的流量分析 | 第19-25页 |
| ·正常网络流量预测 | 第19-21页 |
| ·异常网络流量检测 | 第21-25页 |
| ·存在的问题及对策 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于熵的流量分布信息的描述与监测 | 第27-37页 |
| ·网络流量分布特征实例分析 | 第27-28页 |
| ·利用熵描述流量的分布信息 | 第28-32页 |
| ·熵的概念 | 第28-29页 |
| ·利用熵描述流量分布信息的作用 | 第29-31页 |
| ·流量特征参数熵的具体应用 | 第31-32页 |
| ·基于流量特征参数熵的时序分析 | 第32-36页 |
| ·数据源说明 | 第32-33页 |
| ·阈值的选取 | 第33-34页 |
| ·实验及结果分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于改进聚类算法的流量分布特征分析 | 第37-51页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·经典聚类算法 | 第38-40页 |
| ·划分的方法 | 第38页 |
| ·层次的方法 | 第38-39页 |
| ·基于密度的方法 | 第39页 |
| ·基于网格的方法 | 第39页 |
| ·基于模型的方法 | 第39-40页 |
| ·聚类算法的近邻测度 | 第40-42页 |
| ·两点之间的距离函数 | 第40-41页 |
| ·两个集合之间的距离函数 | 第41-42页 |
| ·基于K-means与分层聚合算法改进的聚类算法 | 第42-48页 |
| ·K-means与分层聚合算法及不足 | 第42-43页 |
| ·改进算法的核心设计思想 | 第43-44页 |
| ·最佳聚类数的确定 | 第44-46页 |
| ·改进算法的描述 | 第46-48页 |
| ·改进算法的具体应用 | 第48页 |
| ·实验及结果分析 | 第48-50页 |
| ·数据的标准化 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 网络流量分析原型系统的设计与实现 | 第51-67页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·网络流量分析原型系统的框架设计 | 第51-52页 |
| ·流量采集引擎的设计实现 | 第52-58页 |
| ·SNMP的体系架构 | 第52-55页 |
| ·基于SNMP++的采集引擎的实现 | 第55-58页 |
| ·网络流量监测与分析系统的设计实现 | 第58-66页 |
| ·数据的预处理与计算模块 | 第59-62页 |
| ·数据分析模块 | 第62-66页 |
| ·可视化输出模块 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·主要工作总结 | 第67页 |
| ·进一步工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73-75页 |
| 作者简介 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
