基于主成分分析和草图的网络异常流量检测研究

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基于主成分分析和草图的网络异常流量检测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  1.1 论文研究背景与意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-10页
  1.3 论文主要研究内容第10-11页
  1.4 论文组织结构第11-12页
第二章 相关理论及关键技术第12-23页
  2.1 网络异常流量概述第12-14页
    2.1.1 蠕虫病毒第12页
    2.1.2 分布式拒绝服务攻击第12-13页
    2.1.3 扫描攻击第13-14页
  2.2 网络流量异常检测方法分类第14-16页
    2.2.1 基于统计分析的异常检测方法第14页
    2.2.2 基于机器学习的异常检测方法第14-15页
    2.2.3 基于数据挖掘的异常检测方法第15-16页
    2.2.4 基于信号处理的异常检测方法第16页
  2.3 主成分分析法第16-20页
    2.3.1 PCA的概念第16-17页
    2.3.2 PCA的数学模型第17-18页
    2.3.3 PCA的步骤第18-20页
  2.4 小波变换第20-22页
    2.4.1 连续小波变换第20页
    2.4.2 离散小波变换第20-21页
    2.4.3 小波去燥第21-22页
  2.5 本章小结第22-23页
第三章 基于改进MSPCA的异常检测方法第23-35页
  3.1 传统MSPCA算法相关研究第23-24页
    3.1.1 传统MSPCA概述第23-24页
    3.1.2 传统MSPCA的缺陷第24页
  3.2 改进MSPCA算法第24-28页
    3.2.1 能量贡献效率(ECE)第24-26页
    3.2.2 贝叶斯PCA第26-27页
    3.2.3 改进MSPCA的分析过程第27-28页
  3.3 基于改进MSPCA的异常检测方法第28-29页
  3.4 实验结果及分析第29-34页
    3.4.1 数据集及特征选择第29-30页
    3.4.2 改进MSPCA检测结果第30-31页
    3.4.3 对比现有的检测方法第31-34页
  3.5 本章小结第34-35页
第四章 基于Sketch-MSPCA的异常检测方法第35-43页
  4.1 草图结构第35-36页
  4.2 基于Sketch-MSPCA检测方法的设计与实现第36-37页
    4.2.1 架构设计第36-37页
    4.2.2 参数选择第37页
  4.3 实验结果与分析第37-42页
    4.3.1 数据集选取第37-38页
    4.3.2 不同草图尺寸的评估第38-39页
    4.3.3 与其它基于草图的检测方法比较第39-41页
    4.3.4 检测到的攻击的异常程度第41-42页
  4.4 本章小结第42-43页
第五章 总结与展望第43-45页
  5.1 本文研究工作总结第43-44页
  5.2 工作展望第44-45页
参考文献第45-48页
发表论文和科研情况说明第48-49页
致谢第49页

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