应用层DDoS攻击检测与评估关键技术研究

App-DDoS攻击检测论文 App-DDoS攻击评估论文 IAP聚类论文 偏二叉树SVM多分类论文
论文详情
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景与意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 App-DDoS攻击检测研究现状第16-18页
        1.2.2 App-DDoS攻击评估研究现状第18-19页
    1.3 研究内容第19-20页
    1.4 论文组织结构第20-22页
第二章 基于流量统计特征的App-DDoS攻击检测方法第22-35页
    2.1 PBT-SVM多分类算法第22-24页
    2.2 基于PBT-SVM算法的App-DDoS攻击检测第24-28页
        2.2.1 流量统计模型设计第24-25页
        2.2.2 流量统计特征参数提取第25-26页
        2.2.3 流量统计特征参数训练第26-27页
        2.2.4 多类型App-DDoS攻击检测第27-28页
    2.3 实验与分析第28-34页
        2.3.1 特征参数有效性分析第29-32页
        2.3.2 检测方法准确性分析第32-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第三章 基于用户访问行为的App-DDoS攻击检测方法第35-49页
    3.1 IAP聚类算法第35-38页
    3.2 基于IAP算法的用户访问行为训练第38-41页
        3.2.1 Web日志预处理第38-39页
        3.2.2 用户访问行为特征属性第39-40页
        3.2.3 用户访问行为特征训练第40-41页
    3.3 基于IAP算法的App-DDoS攻击自学习检测第41-44页
        3.3.1 类簇自学习思想第41-42页
        3.3.2 App-DDoS攻击自学习检测第42-44页
    3.4 实验与分析第44-48页
        3.4.1 数据预处理第44-45页
        3.4.2 IAP算法运行效率分析第45页
        3.4.3 IAP算法准确性分析第45-47页
        3.4.4 自学习方法有效性分析第47-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第四章 基于D-S证据理论的层次化App-DDoS攻击态势评估方法第49-59页
    4.1 App-DDoS攻击态势评估指标第49-51页
    4.2 App-DDoS攻击态势评估第51-56页
        4.2.1 基于D-S证据理论的设备层威胁评估第52-54页
        4.2.2 基于层次分析的网络层威胁态势评估第54-56页
    4.3 实验与分析第56-58页
        4.3.1 实验环境与参数设定第56-57页
        4.3.2 设备层评估有效性分析第57页
        4.3.3 网络层评估有效性分析第57-58页
    4.4 本章小结第58-59页
第五章 Storm平台下的App-DDoS攻击检测与评估方案第59-71页
    5.1 App-DDoS攻击检测与评估架构设计第59-60页
    5.2 Storm平台分析与选取第60-62页
    5.3 App-DDoS攻击检测与评估方案关键模块设计第62-68页
        5.3.1 基于PBT-SVM算法的App-DDoS攻击检测模块第63-65页
        5.3.2 基于IAP算法的自学习App-DDoS攻击检测模块第65-67页
        5.3.3 基于D-S证据理论的层次化App-DDoS攻击态势评估模块第67-68页
    5.4 实验与分析第68-70页
    5.5 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71页
    6.2 展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-79页
作者简历第79页
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