基于机器学习的异常流量检测系统的设计与实现

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基于机器学习的异常流量检测系统的设计与实现

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基于机器学习的异常流量检测系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 课题研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状及发展趋势	第10-13页
1.2.1 规则匹配	第10-11页
1.2.2 统计分析	第11-12页
1.2.3 数据挖掘	第12-13页
1.3 本论文的研究内容	第13-14页
1.4 论文组织结构	第14-15页
第二章异常流量检测技术分析	第15-20页
2.1 网络异常行为分析	第15-16页
2.2 基于特征规则的异常流量检测	第16-17页
2.3 基于统计分析的异常流量检测	第17-18页
2.4 基于机器学习的异常流量检测	第18-19页
2.5 检测技术分析总结	第19-20页
第三章机器学习分类算法研究	第20-28页
3.1 机器学习算法概述	第20-21页
3.1.1 无监督机器学习方法	第20-21页
3.1.2 有监督机器学习方法	第21页
3.2 决策树算法概述	第21-23页
3.3 随机森林算法概述	第23-24页
3.4 GBDT算法概述	第24-26页
3.5 机器学习工具包介绍	第26-27页
3.5.1 Weka	第26页
3.5.2 SKlearn	第26页
3.5.3 Xgboost	第26-27页
3.6 机器学习算法分析总结	第27-28页
第四章基于机器学习的异常流量检测模型设计	第28-44页
4.1 模型架构	第28页
4.2 数据预处理模块	第28-29页
4.3 特征解析模块	第29-40页
4.3.1 特征提取过程	第30-35页
4.3.2 特征选择算法	第35-40页
4.4 数据去重与量化模块	第40页
4.5 机器学习模块	第40-44页
4.5.1 模型评估指标	第40-42页
4.5.2 模型选择过程	第42-43页
4.5.3 模型训练过程	第43页
4.5.4 模型测试过程	第43页
4.5.5 模型更新过程	第43-44页
第五章基于机器学习的异常流量检测系统实现	第44-53页
5.1 实验数据集	第44页
5.2 特征提取过程实验	第44-49页
5.2.1 特征选择实验	第45-46页
5.2.2 特征排序结果	第46页
5.2.3 特征优化实验	第46-49页
5.3 机器学习算法选择实验	第49-50页
5.4 分布式部署架构	第50-51页
5.5 本章小结	第51-53页
第六章工作总结与展望	第53-56页
6.1 研究工作总结	第53-55页
6.2 不足与展望	第55-56页
参考文献	第56-59页
致谢	第59-60页
攻读硕士期间发表的学术论文目录	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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