基于改进的邻近点异常检测算法的异常检测系统研究与实现
附件 | 第6-7页 |
摘要 | 第7-8页 |
ABSTRACT | 第8-9页 |
第一章 绪论 | 第15-18页 |
1.1 研究背景 | 第15页 |
1.2 项目背景 | 第15-16页 |
1.3 课题概述 | 第16-17页 |
1.4 论文的主要内容与章节安排 | 第17-18页 |
第二章 异常检测算法 | 第18-27页 |
2.1 异常检测概念 | 第18页 |
2.2 异常检测算法调研 | 第18-21页 |
2.2.1 基于统计分析的异常检测算法 | 第18-19页 |
2.2.2 基于机器学习的异常检测算法 | 第19-20页 |
2.2.3 基于数据挖掘的异常检测算法 | 第20页 |
2.2.4 基于密度的异常检测算法 | 第20-21页 |
2.3 邻近点异常检测算法 | 第21-26页 |
2.4 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 针对数据维度分布关系的改进 | 第27-41页 |
3.1 问题 | 第27-28页 |
3.2 数学基础 | 第28-30页 |
3.2.1 欧氏距离 | 第28-29页 |
3.2.2 协方差矩阵 | 第29页 |
3.2.3 马氏距离 | 第29-30页 |
3.3 算法执行流程 | 第30-33页 |
3.3.1 训练过程 | 第30-31页 |
3.3.2 LOF 检测过程 | 第31-33页 |
3.4 检测效果 | 第33-34页 |
3.5 时间复杂度分析 | 第34-36页 |
3.5.1 训练阶段计算协方差矩阵 | 第34页 |
3.5.2 计算协方差矩阵的逆矩阵 | 第34页 |
3.5.3 计算检测点的 LOF 数值 | 第34-36页 |
3.6 算法计算时间的优化 | 第36-40页 |
3.6.1 马氏距离深入分析 | 第36-38页 |
3.6.2 改进的算法执行流程 | 第38-39页 |
3.6.3 时间复杂度分析 | 第39-40页 |
3.7 本章小节 | 第40-41页 |
第四章 针对不同密度相邻边界异常点检测的改进 | 第41-54页 |
4.1 问题 | 第41-43页 |
4.2 反最近邻 | 第43-46页 |
4.3 局部影响集合选取算法改进 | 第46-50页 |
4.4 检测效果 | 第50-51页 |
4.5 算法执行流程 | 第51-52页 |
4.6 算法时间复杂度分析 | 第52-53页 |
4.7 本章小节 | 第53-54页 |
第五章 异常检测系统实现 | 第54-63页 |
5.1 设计思想 | 第54-55页 |
5.1.1 MVC | 第54页 |
5.1.2 SOA | 第54-55页 |
5.2 事件数据库 | 第55-56页 |
5.2.1 部署 | 第55页 |
5.2.2 数据格式 | 第55-56页 |
5.3 事件产生器 | 第56-57页 |
5.3.1 基础数据结构 | 第56页 |
5.3.2 格式转化 | 第56页 |
5.3.3 事件产生器控制模块 | 第56-57页 |
5.4 事件分析器 | 第57-59页 |
5.4.1 分析模块 | 第57-58页 |
5.4.2 报告模块 | 第58-59页 |
5.4.3 事件分析器控制模块 | 第59页 |
5.5 响应单元 | 第59-60页 |
5.5.1 异常响应 | 第59-60页 |
5.5.2 响应控制器模块 | 第60页 |
5.6 系统控制模块 | 第60-62页 |
5.6.1 系统状态 | 第60-61页 |
5.6.2 系统操作 | 第61-62页 |
5.7 本章小节 | 第62-63页 |
第六章 异常检测算法评估 | 第63-73页 |
6.1 算法评估运行环境 | 第63页 |
6.2 算法检测效果 | 第63-69页 |
6.2.1 端口扫描攻击测试评估 | 第63-68页 |
6.2.2 西甲球员分析评估 | 第68-69页 |
6.3 算法运行时间 | 第69-72页 |
6.3.1 数据点数量的影响 | 第70页 |
6.3.2 K 值影响 | 第70-71页 |
6.3.3 维度数量影响 | 第71-72页 |
6.4 本章小节 | 第72-73页 |
第七章 结束语 | 第73-75页 |
7.1 主要工作与创新点 | 第73-74页 |
7.2 后续研究工作 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第80页 |