| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第9页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 网络流量行为特征参数提取方法 | 第11-20页 |
| 2.1 网络中常见的流量异常行为 | 第11-14页 |
| 2.2 大数据处理原理及工具 | 第14-15页 |
| 2.3 基于协议的网络流量分解方法 | 第15-17页 |
| 2.4 基于粗粒度的网络流量行为特征参数提取方法 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 网络异常流量分类和检测模型 | 第20-28页 |
| 3.1 K-Means聚类算法 | 第20-22页 |
| 3.2 C5.0决策树算法 | 第22-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于流量行为特征的网络异常流量分类和检测模型 | 第28-35页 |
| 4.1 异常流量分类和检测方法流程分析 | 第28-29页 |
| 4.2 算法详细分析 | 第29-33页 |
| 4.3 基于流特征参数的DDoS攻击分类和检测方法 | 第33-34页 |
| 4.4 本章总结 | 第34-35页 |
| 第五章 网络异常流量分类和检测方法验证与分析 | 第35-46页 |
| 5.1 实验基本情况介绍 | 第35-38页 |
| 5.2 实验过程 | 第38-41页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第41-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 6.1 本文总结 | 第46页 |
| 6.2 结果展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 个人简历及论文发表情况 | 第50页 |