| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 DDoS攻击及相关知识 | 第14-23页 |
| 2.1 DDoS攻击原理 | 第14-15页 |
| 2.1.1 僵尸网络 | 第14页 |
| 2.1.2 DDoS攻击 | 第14-15页 |
| 2.2 DDoS攻击流程 | 第15-16页 |
| 2.3 DDoS攻击分类 | 第16-20页 |
| 2.3.1 消耗网络带宽资源型 | 第16-17页 |
| 2.3.2 消耗系统资源型 | 第17-19页 |
| 2.3.3 消耗应用资源型 | 第19-20页 |
| 2.4 DDoS攻击常用攻击工具 | 第20-21页 |
| 2.5 DDoS攻击检测与防御手段 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 云计算及其安全防护机制 | 第23-32页 |
| 3.1 云计算 | 第23-28页 |
| 3.1.1 云计算概念与特点 | 第23-25页 |
| 3.1.2 云计算架构 | 第25-26页 |
| 3.1.3 云计算服务形式 | 第26-28页 |
| 3.2 云计算安全 | 第28-31页 |
| 3.2.1 云安全与传统信息安全的区别 | 第28-29页 |
| 3.2.2 云计算面临的安全问题 | 第29-30页 |
| 3.2.3 云计算安全防范 | 第30-31页 |
| 3.3 云内DDoS攻击 | 第31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于信息熵与朴素贝叶斯的DDoS攻击检测方法 | 第32-41页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 相关工作 | 第32-33页 |
| 4.3 基于信息熵与朴素贝叶斯的DDoS攻击检测方法设计 | 第33-36页 |
| 4.3.1 信息熵 | 第34页 |
| 4.3.2 朴素贝叶斯分类器 | 第34-36页 |
| 4.4 实验设计 | 第36-38页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第36-37页 |
| 4.4.2 实验数据集介绍 | 第37-38页 |
| 4.4.3 构建训练和测试集 | 第38页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 4.5.1 实验结果对比 | 第39-40页 |
| 4.5.2 实验结果对比 | 第40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于K-means与词袋模型的DDoS攻击检测方法 | 第41-48页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 相关工作 | 第41-42页 |
| 5.3 基于K-means与词袋模型的DDoS攻击检测方法设计 | 第42-45页 |
| 5.3.1 K-means聚类算法 | 第42-43页 |
| 5.3.2 词袋模型检测 | 第43-45页 |
| 5.4 实验设计与分析 | 第45-47页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第45页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 总结 | 第48-49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
