基于异常流量分析的网络攻击检测技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 异常流量检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 网络攻击检测研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 网络流量预测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论研究 | 第16-25页 |
| 2.1 网络异常流量 | 第16-19页 |
| 2.1.1 蠕虫病毒 | 第16-17页 |
| 2.1.2 分布式拒绝服务攻击 | 第17-18页 |
| 2.1.3 扫描攻击 | 第18-19页 |
| 2.1.4 远程通信 | 第19页 |
| 2.2 相关算法介绍 | 第19-24页 |
| 2.2.1 PSO-Elman算法分析 | 第19-22页 |
| 2.2.2 ELM-KNN算法分析 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于网络流量预测的异常流量检测 | 第25-35页 |
| 3.1 网络流量预测模型 | 第25-28页 |
| 3.1.1 相空间重构 | 第26-27页 |
| 3.1.2 C-C方法 | 第27-28页 |
| 3.2 实验部分 | 第28-31页 |
| 3.2.1 实验数据与环境 | 第28页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.2.3 相空间重构和PSO参数选定 | 第29页 |
| 3.2.4 结果与分析 | 第29-31页 |
| 3.3 异常流量检测 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于异常流量的网络攻击检测模型 | 第35-44页 |
| 4.1 基于ELM-KNN的网络攻击检测模型 | 第35-37页 |
| 4.2 实验部分 | 第37-42页 |
| 4.2.1 实验数据及实验环境 | 第37-39页 |
| 4.2.2 冗余特征的筛选 | 第39页 |
| 4.2.3 KNN算法的K值的选择 | 第39-40页 |
| 4.2.4 ELM隐含层节点个数和激励函数的选择 | 第40-41页 |
| 4.2.5 实验结果与分析 | 第41-42页 |
| 4.3 本章总结 | 第42-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 全文总结 | 第44页 |
| 5.2 展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
