| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要内容和结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术与理论 | 第12-19页 |
| 2.1 相关安全事件 | 第12-16页 |
| 2.1.1 ARP欺骗 | 第12-14页 |
| 2.1.2 蠕虫病毒特征分析 | 第14-16页 |
| 2.1.3 扫描和DDoS攻击 | 第16页 |
| 2.2 流量分析技术 | 第16-18页 |
| 2.2.1 深度包分析技术 | 第16-17页 |
| 2.2.2 NetFlow流分析技术 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 Wifi接入安全监控系统模型的研究 | 第19-23页 |
| 3.1 系统总体设计 | 第19-21页 |
| 3.1.1 系统需求分析 | 第19页 |
| 3.1.2 系统功能 | 第19页 |
| 3.1.3 系统架构 | 第19-21页 |
| 3.2 安全网关硬件平台 | 第21页 |
| 3.3 VPN加密隧道技术 | 第21-22页 |
| 3.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 基于粒子群的全局Kmeans算法设计与分析 | 第23-32页 |
| 4.1 相关背景 | 第23-25页 |
| 4.1.1 谱聚类算法 | 第23-24页 |
| 4.1.2 粒子群算法 | 第24页 |
| 4.1.3 全局Kmeans算法 | 第24-25页 |
| 4.2 训练算法描述 | 第25-26页 |
| 4.3 KDDCUP99 数据集测试 | 第26-29页 |
| 4.3.1 KDDCUP99 数据集介绍 | 第26页 |
| 4.3.2 最佳阈值选择测试 | 第26-29页 |
| 4.3.3 算法性能测试 | 第29页 |
| 4.4 检测算法设计 | 第29-31页 |
| 4.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 Wifi接入安全监控系统的设计与实现 | 第32-38页 |
| 5.1 流量导出采集系统的设计与实现 | 第32-35页 |
| 5.1.1 Wifi接入安全网关的配置 | 第32-33页 |
| 5.1.2 流量采集服务器的设计与实现 | 第33-34页 |
| 5.1.3 数据库服务器设计与实现 | 第34-35页 |
| 5.2 安全上网 | 第35-37页 |
| 5.2.1 VPN服务器的搭建 | 第35-36页 |
| 5.2.2 账户隐私安全检查 | 第36页 |
| 5.2.3 网络流量检测与预警 | 第36-37页 |
| 5.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第六章 实验结果分析 | 第38-43页 |
| 6.1 实验环境 | 第38页 |
| 6.2 网络特征匹配结果分析 | 第38-40页 |
| 6.3 基于粒子群的全局Kmeans算法检测结果分析 | 第40页 |
| 6.4 Wifi接入安全监控系统可视化效果 | 第40-42页 |
| 6.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第七章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第43页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |