| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究和发展现状 | 第9-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 相关理论知识介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 流量异常的概念 | 第15页 |
| 2.2 异常流量的原理 | 第15-17页 |
| 2.3 异常流量的特征 | 第17-18页 |
| 2.4 NetFlow的数据流 | 第18-21页 |
| 2.4.1 数据流的定义 | 第18-19页 |
| 2.4.2 NetFlow原理 | 第19-20页 |
| 2.4.3 NetFlow的数据格式 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于MapReduce的流量异常检测算法 | 第23-29页 |
| 3.1 异常流量的检测指标 | 第23-25页 |
| 3.1.1 包单元熵 | 第23-24页 |
| 3.1.2 包单元DFN特征值 | 第24-25页 |
| 3.1.3 五元组异常流量分析指标 | 第25页 |
| 3.2 基于MapReduce的异常流量检测算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 MapReduce计算模型 | 第25-27页 |
| 3.2.2 检测算法的实现 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于Hadoop平台流量异常检测系统的实现 | 第29-41页 |
| 4.1 NetFlow数据采集 | 第30-32页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第30-31页 |
| 4.1.2 网络流量的日模式 | 第31-32页 |
| 4.2 数据预处理 | 第32页 |
| 4.3 基于Hadoop的流量异常检测平台 | 第32-38页 |
| 4.3.1 NetFlow数据的存储 | 第34-37页 |
| 4.3.2 NetFlow数据的分析 | 第37-38页 |
| 4.3.3 分布式协调服务Zookeeper | 第38页 |
| 4.4 数据结果的导出 | 第38-40页 |
| 4.4.1 关系型数据库转移工具Sqoop | 第38-39页 |
| 4.4.2 NetFlow的数据导出 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实验结果分析 | 第41-49页 |
| 5.1 实验过程及实验结果 | 第41-46页 |
| 5.1.1 实验数据选择 | 第41页 |
| 5.1.2 实验结果分析 | 第41-46页 |
| 5.2 实验结论 | 第46-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |