| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.2.1 网络行为分析技术的研究现状和意义 | 第13页 |
| 1.2.2 应用层DDoS检测技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 网络行为分析相关技术 | 第16-24页 |
| 2.1 网络行为分析概述 | 第16-20页 |
| 2.1.1 网络异常行为定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 网络行为分析总体流程 | 第17-18页 |
| 2.1.3 网络行为分类 | 第18-20页 |
| 2.2 网络行为分析的主要方法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 基于概率统计的分析方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于机器学习的分析方法 | 第21页 |
| 2.2.3 基于数据挖掘的分析方法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 基于神经网络的分析方法 | 第22页 |
| 2.3 网络异常行为分析在入侵检测中的应用 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 常见的DDoS攻击原理及检测方法研究 | 第24-43页 |
| 3.1 DDoS攻击简介 | 第24-31页 |
| 3.1.1 DoS和DDoS | 第24-25页 |
| 3.1.2 DDoS攻击的传统应对措施 | 第25-27页 |
| 3.1.3 DDoS攻击的主要检测方法 | 第27-31页 |
| 3.2 应用层DDoS攻击 | 第31-38页 |
| 3.2.1 HTTP协议与DDoS攻击 | 第31-35页 |
| 3.2.2 应用层DDoS攻击原理与分类 | 第35-37页 |
| 3.2.3 应用层DDoS攻击与传统DDoS对比分析 | 第37-38页 |
| 3.3 应用层DDoS攻击检测技术 | 第38-41页 |
| 3.3.1 基于流量和协议特征分析的DDoS攻击检测 | 第39-40页 |
| 3.3.2 基于行为分析的DDoS攻击检测 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于URL联合信息熵向量的DDoS检测算法 | 第43-58页 |
| 4.1 针对Web服务的DDoS攻击特性分析 | 第43-48页 |
| 4.1.1 Web服务的DDoS攻击原理 | 第43-44页 |
| 4.1.2 Web访问特性 | 第44-48页 |
| 4.1.3 Web网络行为分析 | 第48页 |
| 4.2 基于URL信息熵的DDoS攻击检测方法 | 第48-50页 |
| 4.2.1 检测原理 | 第48-50页 |
| 4.2.2 检测算法 | 第50页 |
| 4.3 基于URL的联合信息熵向量检测算法分析和仿真 | 第50-56页 |
| 4.3.1 信息熵算法仿真分析 | 第50-53页 |
| 4.3.2 仿真结论分析和联合信息熵向量算法仿真 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 模拟实验与效能分析 | 第58-67页 |
| 5.1 主流DDoS工具与原理分析 | 第58-61页 |
| 5.2 模拟实验 | 第61-65页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第61-63页 |
| 5.2.2 实验过程 | 第63-65页 |
| 5.2.3 实验结论 | 第65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
