基于数据挖掘的异常流量检测技术

摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第一章 绪论	第11-21页
·研究背景与意义	第11-12页
·网络异常检测概述	第12-17页
·异常检测方法概述	第14-17页
·数据挖掘概述	第17-20页
·研究内容及组织结构	第20-21页
第二章 相关研究工作	第21-31页
·基于数据挖掘的异常检测	第22-28页
·基于分类的异常检测	第22-25页
·基于聚类的异常检测	第25-26页
·基于特征选择的异常检测	第26-28页
·该领域产品与专利情况	第28-29页
·当前检测所面临的难点	第29-31页
第三章 基于最大信息系数的特征聚类选择算法	第31-46页
·相关概念	第33-35页
·最大信息系数	第35-37页
·本文提出的特征聚类算法	第37-40页
·实验结果及分析	第40-46页
·数据集	第41-42页
·实验性能评估	第42-46页
第四章 基于改进的密度峰值聚类异常流量检测算法	第46-58页
·相关概念	第46-48页
·密度峰值聚类算法	第48-50页
·本文对密度峰值聚类算法的改进	第50-52页
·实验结果及分析	第52-58页
·实验设置	第53-54页
·实验性能评估	第54-58页
第五章 基于改进K中心点的异常流量检测算法	第58-75页
·相关概念	第58-62页
·基于改进PAM的离群点检测算法	第62-66页
·通过FP-Growth算法挖掘关联规则	第66-68页
·实验结果及分析	第68-75页
·实验设置	第68-71页
·实验性能评估	第71-75页
第六章 总结与展望	第75-77页
参考文献	第77-84页
致谢	第84-86页
攻读硕士学位期间发表论文、参与科研和获得荣誉情况	第86页