| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 论文主要研究内容 | 第10页 |
| 1.3 论文后续内容组织结构 | 第10-13页 |
| 第2章 相关理论基础及国内外研究现状 | 第13-29页 |
| 2.1 网络多步攻击及检测技术 | 第13-17页 |
| 2.1.1 网络多步攻击 | 第13-14页 |
| 2.1.2 网络攻击检测技术 | 第14-17页 |
| 2.2 网络攻击场景还原技术研究现状 | 第17-20页 |
| 2.2.1 相关模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 研究现状 | 第19-20页 |
| 2.3 网络攻击预测技术研究现状 | 第20-25页 |
| 2.3.1 相关模型 | 第20-23页 |
| 2.3.2 研究现状 | 第23-25页 |
| 2.4 面向网络安全事件分析的Hadoop平台系统架构 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于IP-FPGrowth的网络攻击场景还原 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于高频项IP的网络攻击场景还原方法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 FPGrowth算法原理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于IP-FPGrowth网络攻击场景还原方法原理及实现 | 第33-36页 |
| 3.3 实验过程与结果分析 | 第36-42页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第36-38页 |
| 3.3.2 实验评价指标 | 第38页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于GA-HMM模型的网络攻击预测 | 第43-61页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 基于改进HMM模型的网络攻击预测方法 | 第43-57页 |
| 4.2.1 隐马尔科夫模型原理 | 第44-51页 |
| 4.2.2 遗传算法原理 | 第51-53页 |
| 4.2.3 基于GA-HMM的网络日志事件预测方法原理及实现 | 第53-57页 |
| 4.3 实验过程与结果分析 | 第57-60页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第57-58页 |
| 4.3.2 实验评价指标 | 第58页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
