基于信息熵聚类的DDOS异常检测技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·网络安全现状 | 第7-8页 |
| ·分布式拒绝服务 | 第8-10页 |
| ·分布式拒绝服务攻击的原理 | 第8-9页 |
| ·DDoS攻击的发展趋势 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·DDoS预防技术 | 第10-11页 |
| ·DDoS检测技术 | 第11-14页 |
| ·DDoS攻击响应技术 | 第14页 |
| ·本文研究的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文的组织 | 第15-16页 |
| 第二章 DDoS异常检测技术 | 第16-23页 |
| ·基于人工智能的方法 | 第16-18页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第16-17页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第17页 |
| ·基于数据挖掘的方法 | 第17-18页 |
| ·基于统计学的方法 | 第18-19页 |
| ·基于信息熵的方法 | 第19-21页 |
| ·基于熵和Hurst的DDoS攻击的检测算法 | 第19-20页 |
| ·基于熵和多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法 | 第20页 |
| ·基于熵和CUSUM的DDoS攻击检测的方法 | 第20-21页 |
| ·异常检测技术的不足 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于信息熵聚类的DDoS检测算法 | 第23-38页 |
| ·DDoS特征分析 | 第23-27页 |
| ·信息熵 | 第24-26页 |
| ·单边连接密度 | 第26-27页 |
| ·DDoS检测算法 | 第27-34页 |
| ·预处理阶段 | 第27-28页 |
| ·训练阶段 | 第28-32页 |
| ·检测阶段 | 第32-34页 |
| ·实验设计及算法分析 | 第34-36页 |
| ·数据源 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 DDoS检测系统的设计与实现 | 第38-51页 |
| ·系统结构 | 第38-42页 |
| ·包捕获模块和预处理模块 | 第38-39页 |
| ·DDoS攻击检测模块 | 第39页 |
| ·攻击响应模块 | 第39-42页 |
| ·系统实现 | 第42-46页 |
| ·开发环境及包捕获工具 | 第42页 |
| ·基本数据结构及伪代码 | 第42-46页 |
| ·实验及结果分析 | 第46-50页 |
| ·实验网络环境 | 第46-47页 |
| ·结果分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·论文总结 | 第51页 |
| ·未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第59页 |
