基于数据流挖掘技术的流量识别
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基于数据流挖掘技术的流量识别
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第一章 绪论
第9-13页
· 课题背景
第9-10页
· 研究内容
第10-11页
· 研究意义
第11-12页
· 文章组织结构
第12-13页
第二章 流量识别概述
第13-23页
· 流量识别方法概况
第13-17页
· 端口识别方法
第13-14页
· 数据包深层检测方法
第14-15页
· 基于传输层的识别方法
第15页
· 基于其他特征的识别方法
第15-17页
· 基于网络流特征的流量识别
第17-20页
· 网络流
第17页
· 网络流特征
第17页
· 基于网络流特征的流量识别方法
第17-20页
· 评价指标
第20-22页
· 度量标准
第20-21页
· 保持
第21页
· 交叉确认
第21-22页
· 算法评价标准
第22页
· 本章小节
第22-23页
第三章 网络流数据的预处理
第23-34页
· 特征选择算法
第23-25页
· 基于信息理论的相关性度量
第24页
· ReliefF方法
第24-25页
· FCBF方法
第25页
· Weka平台简介
第25-26页
· 网络流数据采集与处理
第26-33页
· 公共数据
第27-29页
· 私有数据
第29-33页
· 本章小节
第33-34页
第四章 基于CVFDT算法的流量识别
第34-49页
· 相关工作
第34-35页
· 使用传统分类算法的流量识别
第35-37页
· 基于朴素贝叶斯分类的流量识别
第35-36页
· 基于C4.5决策树的流量识别
第36-37页
· 数据流分类算法的相关概念
第37-38页
· 概念漂移
第37-38页
· Hoeffding界
第38页
· 基于CVFDT算法的流量识别
第38-43页
· CVFDT算法简介
第39-40页
· 适用于流量识别的CVFDT算法
第40-43页
· 实验与结果分析
第43-47页
· 实验环境与实验数据
第43页
· 分类准确率的比较
第43-45页
· 算法稳定性的比较
第45-46页
· 建模时间的比较
第46-47页
· 在私有数据上各算法的评价
第47页
· 本章小结
第47-49页
第五章 基于STRKM算法的流量识别
第49-61页
· 相关工作
第49-51页
· 使用传统聚类算法的流量识别
第51-53页
· K均值
第51-52页
· DBSCAN
第52-53页
· 基于STRKM算法的流量识别
第53-56页
· STRKM算法简介
第53页
· 适用于流量识别的STRKM算法
第53-56页
· 实验与结果分析
第56-59页
· 实验环境与实验数据
第56页
· K-means结果
第56页
· DBSCAN结果
第56-58页
· STRKM结果
第58-59页
· 本章小结
第59-61页
第六章 总结与展望
第61-63页
· 总结
第61页
· 工作展望
第61-63页
参考文献
第63-69页
攻读硕士学位期间发表的论文
第69-70页
致谢
第70 页
本篇论文共
70
页,
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