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基于改进AdaBoost算法的异常流量检测研究

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基于改进AdaBoost算法的异常流量检测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究背景第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 研究内容及意义第12-13页
    1.4 论文结构第13-15页
2 异常流量检测技术分析第15-20页
    2.1 网络中常见的异常流量行为第15-17页
        2.1.1 XSS攻击方式第15页
        2.1.2 SQL注入攻击方式第15-16页
        2.1.3 文件上传漏洞攻击方式第16页
        2.1.4 DDoS攻击方式第16页
        2.1.5 SSI注入攻击方式第16页
        2.1.6 小结第16-17页
    2.2 网络异常行为检查第17-18页
    2.3 异常流量检测分析第18-19页
        2.3.1 基于规则处理方法第18页
        2.3.2 基于统计学处理方法第18页
        2.3.3 基于机器学习处理方法第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
3 机器学习以及算法研究第20-23页
    3.1 机器学习简史第20页
    3.2 机器学习分类第20-22页
        3.2.1 监督学习方法第20-21页
        3.2.2 无监督学习方法第21页
        3.2.3 半监督学习方法第21-22页
    3.3 本章小结第22-23页
4 异常流量检测模型设计第23-35页
    4.1 模型设计第23-24页
    4.2 改进算法以及对比算法第24-33页
        4.2.1 Adaboost算法第24-26页
        4.2.2 improved-Adaboost算法第26-29页
        4.2.3 DecisionTree算法第29-30页
        4.2.4 GradientBoosting算法第30-32页
        4.2.5 Randomforest算法和Extratree算法第32-33页
    4.3 本章小结第33-35页
5 实验与结果分析第35-48页
    5.1 KDD CUP99 数据集介绍第35-36页
    5.2 数据集预处理以及相关工作第36-38页
    5.3 实验结果分析第38-47页
        5.3.1 实验一:算法性能测试第38-42页
        5.3.2 实验二:树状流程图测试第42-45页
        5.3.3 实验三:点状图测试第45-47页
    5.4 本章小结第47-48页
6 总结与展望第48-50页
    6.1 研究总结第48-49页
    6.2 不足与展望第49-50页
参考文献第50-54页
致谢第51-55页
攻读学位期间获得的科研成果清单第55页

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