骨干通信网中流量异常事件的关联分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·相关研究现状 | 第12-14页 |
| ·网络流量异常检测研究现状 | 第12-13页 |
| ·异常事件关联技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 多流多特征流量异常检测 | 第17-27页 |
| ·基于希尔伯特变换的时频特征信号 | 第17-20页 |
| ·瞬时频率特征信号 | 第17-19页 |
| ·瞬时流量特征信号 | 第19-20页 |
| ·基于信息熵的数据包地址特征信号 | 第20-21页 |
| ·信息熵的基本概念 | 第20-21页 |
| ·信息熵的在网络流量异常检测中的运用 | 第21页 |
| ·骨干通信网络中网络业务量的流分类 | 第21-22页 |
| ·多流多特征的流量异常检测 | 第22-23页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第23-26页 |
| ·实验环境 | 第23页 |
| ·实验数据 | 第23-24页 |
| ·流分类后数据的约减情况及计算时间的开销 | 第24-25页 |
| ·多流多特征的异常检测结果分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 网络流量异常事件及其关联分析 | 第27-53页 |
| ·流量特征信号的异常事件挖掘 | 第27-34页 |
| ·流量异常事件挖掘的基本概念 | 第27-28页 |
| ·离群点挖掘的介绍 | 第28-30页 |
| ·基于局部密度的时序离群点挖掘 | 第30-34页 |
| ·流量异常事件与网络攻击的关联规则挖掘 | 第34-46页 |
| ·流量异常事件关联的基本思想 | 第34-36页 |
| ·流量异常事件关联的问题研究 | 第36-38页 |
| ·流量异常事件关联规则挖掘算法 | 第38-46页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第38-39页 |
| ·流量异常事件格式统一化 | 第39-40页 |
| ·流量特征矩阵降维处理 | 第40-41页 |
| ·Apriori 算法产生频繁项集 | 第41-42页 |
| ·一种关联规则挖掘算法 | 第42-46页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第46-52页 |
| ·实验环境 | 第46页 |
| ·实验数据 | 第46-49页 |
| ·仿真结果及分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于流量异常事件关联的攻击检测与识别 | 第53-63页 |
| ·骨干通信网络中的网络攻击 | 第53-54页 |
| ·基于流量异常事件关联规则的网络攻击检测机制 | 第54-58页 |
| ·流量异常事件关联规则库 | 第54-55页 |
| ·网络攻击检测模型 | 第55-58页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第58-62页 |
| ·实验环境 | 第58页 |
| ·实验数据 | 第58-59页 |
| ·仿真结果及分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结束语 | 第63-65页 |
| ·本文研究工作总结 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 个人简历 | 第69-70页 |
| 硕士研究生期间的研究成果 | 第70-71页 |
| 在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71-72页 |
