首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--计算机网络论文--一般性问题论文

基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-11页
目录第11-14页
符号说明第14-16页
缩略语列表第16-17页
第一章 绪论第17-27页
   ·网络流量研究的意义第17-19页
   ·研究现状及发展趋势第19-24页
     ·网络流量分形研究现状及发展趋势第19-20页
     ·异常检测技术研究现状及发展趋势第20-24页
   ·主要研究工作和内容安排第24-25页
   ·本文的创新第25-27页
第二章 网络流量自相似分析第27-39页
   ·自相似概述第27-28页
   ·自相似定义第28-31页
     ·自相似连续时间定义第29页
     ·自相似离散时间定义第29-30页
     ·严格自相似与渐近自相似第30-31页
   ·自相似性质第31-34页
     ·长相关性第31-32页
     ·慢衰减方差第32-33页
     ·重尾分布第33页
     ·1/f 噪声第33-34页
   ·自相似指数估计第34-38页
     ·时域估计法第34-35页
     ·频域估计法第35-36页
     ·小波分析估计法第36-37页
     ·自相似指数估计方法比较第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 非平稳网络流量自相似建模第39-60页
   ·网络流量模型概述第39-40页
   ·非平稳网络流量分割第40-45页
     ·Schwarz 信息准则第40-41页
     ·基于小波的非平稳流量分割第41-43页
     ·流量自相似变化点实时检测第43-45页
   ·自相似网络流量模型第45-50页
     ·分形高斯噪声模型第45-46页
     ·ON/OFF 模型第46-47页
     ·基于小波的模型第47-49页
     ·自相似模型评价第49-50页
   ·非平稳网络流量自相似模型第50-51页
   ·实验及性能分析第51-59页
     ·实验数据第51-52页
     ·实验结果第52-56页
     ·实验分析第56-59页
   ·本章小结第59-60页
第四章 基于 Hurst 指数的 DDoS 攻击检测第60-80页
   ·DDoS 攻击概述第60-62页
   ·DDoS 攻击检测技术第62-63页
     ·异常检测技术第62页
     ·误用检测技术第62-63页
     ·混合型检测技术第63页
   ·基于 Hurst 指数的 DDoS 攻击检测第63-72页
     ·检测原理第63-67页
     ·检测方法第67-68页
     ·检测阈值第68-71页
     ·检测流程第71-72页
   ·实验及性能分析第72-78页
     ·实验数据第72-73页
     ·实验结果第73-77页
     ·实验分析第77-78页
   ·本章小结第78-80页
第五章 基于 GC 模型的 DDoS 攻击检测第80-102页
   ·GC 模型第80-83页
     ·GC 模型概述第80-82页
     ·GC 模型特点第82-83页
   ·基于 GC 模型的 DDoS 攻击检测技术第83-88页
     ·检测原理第83-84页
     ·检测方法第84-87页
     ·检测阈值第87-88页
   ·基于 Dempster-Shafer 证据理论的检测结果融合第88-93页
     ·Dempster-Shafer 证据理论第89-90页
     ·D 检测子与 H 检测子检测结果融合第90-93页
   ·基于 GC 模型的 DDoS 攻击检测流程第93-94页
   ·实验及性能分析第94-100页
     ·实验数据第94-95页
     ·实验结果第95-99页
     ·实验分析第99-100页
   ·本章小结第100-102页
第六章 基于模糊逻辑的 DDoS 攻击检测及强度判断第102-116页
   ·模糊逻辑第102-105页
     ·模糊逻辑系统第102-103页
     ·模糊量化处理单元第103页
     ·模糊推理规则第103-104页
     ·模糊推理机制第104-105页
   ·基于模糊逻辑的 DDoS 攻击检测及强度判断第105-108页
     ·攻击检测及强度判断的实现机制第105-107页
     ·攻击检测及强度判断的实现流程第107-108页
   ·实验及性能分析第108-114页
     ·实验数据第108-110页
     ·实验结果第110-112页
     ·实验分析第112-114页
   ·本章小结第114-116页
第七章 总结与展望第116-118页
   ·研究工作总结第116-117页
   ·展望第117-118页
参考文献第118-131页
致谢第131-132页
攻读博士学位期间完成的学术论文和科研工作第132-133页

论文共133页,点击 下载论文
上一篇:彩色化和色彩转移图像处理关键技术研究
下一篇:基于狭窄通道识别的机器人路径规划研究