网络流量异常检测系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要内容 | 第13-15页 |
| ·本文结构 | 第15-17页 |
| 2 网络流量采集 | 第17-23页 |
| ·Netflow简介 | 第17页 |
| ·采集系统总体设计及网络拓扑 | 第17-18页 |
| ·数据发送子系统 | 第18-19页 |
| ·数据采集子系统设计 | 第19-21页 |
| ·数据分析子系统设计 | 第21页 |
| ·总结 | 第21-23页 |
| 3 网络流量数据预测 | 第23-35页 |
| ·预测原理 | 第23页 |
| ·数据整合预处理模块设计 | 第23-24页 |
| ·季节模型预测 | 第24-27页 |
| ·支持向量机预测 | 第27-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 组合预测 | 第35-44页 |
| ·组合预测综述 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络 | 第36-41页 |
| ·BP算法的改进 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 5 异常检测 | 第44-51页 |
| ·异常检测综述 | 第44页 |
| ·引入置信度和置信区间到异常检测系统 | 第44-49页 |
| ·分级告警机制 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 实验数据及结论 | 第51-58页 |
| ·系统详细设计图 | 第51-52页 |
| ·使用流量采集系统采集数据 | 第52-53页 |
| ·季节模型预测效果分析 | 第53-54页 |
| ·支持向量机(SVM)预测效果分析 | 第54-56页 |
| ·神经网络组合预测结果分析 | 第56-58页 |
| 7 总结与展望 | 第58-59页 |
| 8 参考文献 | 第59-63页 |
| 9 作者在读期间研究成果 | 第63-66页 |
| 12 致谢 | 第66页 |
