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基于网络流量熵特性的DoS攻击检测研究

提要第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-14页
   ·DoS 攻击检测研究进展第11-12页
   ·DoS 攻击检测研究发展方向第12-13页
   ·本文的主要工作第13页
   ·本文的组织结构第13-14页
第2章 基于信息熵的 DoS 检测方法研究第14-23页
   ·DoS 攻击第14-16页
     ·DoS 攻击示意图第14-15页
     ·DoS 攻击手段第15页
     ·DoS 攻击对网络流量中各属性值的影响第15-16页
   ·信息熵检测方法第16-23页
     ·熵的概念及性质第16-18页
     ·基于熵的检测方法第18-20页
     ·相对熵的概念及其性质第20-21页
     ·基于相对熵的检测方法第21-23页
第3章 大规模高速网络环境中网络流量熵值估算方法第23-43页
   ·SpaceSaving 算法第25-29页
     ·数据流模型中的权重项第25页
     ·权重属性值挖掘算法第25-26页
     ·SpaceSaving 算法描述第26-29页
   ·SpaceSaving 算法改进第29-30页
     ·计数容器数量的选取第29-30页
     ·容忍差错系数与计数容器数量的关系第30页
   ·Zipf 分布第30-33页
     ·Zipf 分布的描述第30-31页
     ·网络中的 Zipf 分布特性第31-33页
   ·SSEH 熵估算方法第33-38页
     ·SSEH 方法处理流程第33-34页
     ·查找权重属性值第34-35页
     ·估算参数 a 和 b 的值第35-37页
     ·估算部分的熵值计算第37-38页
   ·实验及讨论第38-42页
     ·估算熵值与实际熵值的比较第38-39页
     ·各分段包含数据包数量对估算误差的影响第39-40页
     ·支持度对估算误差的影响第40-41页
     ·参数 a 和 b 对估算误差的影响第41-42页
   ·结论第42-43页
第4章 基于空间自相似的 DoS 攻击检测方法第43-57页
   ·流量特性的研究进展第43-44页
   ·网络流量空间自相似特性第44-47页
     ·网络流量自相似特性第44页
     ·网络流量空间自相似特性的描述第44-45页
     ·计算空间自相似性 Hurst 参数的(R/S)d算法第45-47页
   ·检测原理及算法实现第47-50页
     ·检测原理与步骤第47-49页
     ·检测算法的实现第49-50页
   ·实验与讨论第50-56页
   ·结论第56-57页
第5章 总结与展望第57-59页
   ·本文的主要贡献第57页
   ·工作展望第57-59页
参考文献第59-63页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第63-64页
致谢第64页

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