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基于SVM的BGP异常流量检测

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·引言第10-11页
   ·BGP 的研究现状第11-15页
   ·本文的工作第15页
   ·本文的组织结构第15-18页
第二章 BGP 协议及 BGP 异常流量检测第18-26页
   ·BGP 协议第18-23页
     ·Internet 域间路由系统第18-19页
     ·BGP 边界网关协议第19-23页
   ·BGP 异常流量模式第23-24页
   ·BGP 异常流量检测第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 基于特征选择的 SVM 学习算法第26-44页
   ·SVM 基本原理第26-34页
     ·SVM 的统计学习理论第26-28页
     ·SVM第28-34页
   ·基于特征选择的SVM 学习算法第34-37页
     ·互信息概念第34-35页
     ·基于互信息的特征选择方法第35-37页
   ·数据不平衡条件下的处理第37-41页
     ·Under-sampling第38-40页
     ·代价矩阵Cost [ i, j ]第40-41页
   ·BGP 异常流量检测中SVM 方法总体结构第41-42页
   ·改进后BGP 异常流量检测中SVM 方法总体结构第42页
   ·本章小结第42-44页
第四章 实验及结果分析第44-58页
   ·数据源第44-45页
   ·实验过程第45-46页
   ·算法的有效性衡量指标第46-47页
   ·实验分析第47-56页
     ·SVM 与神经网络性能比较第47-49页
     ·特征选择前后性能比较第49-50页
     ·Under-sampling 前后性能比较第50-55页
     ·实验结论第55-56页
   ·本章小结第56-58页
第五章 总结与展望第58-60页
   ·论文结论第58-59页
   ·工作展望第59-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
个人简历第66页
发表的学术论文第66页

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