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第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究的内容
1.4 论文的章节安排
第二章 分布式拒绝服务攻击
2.1 DDoS攻击概念
2.2 DDoS攻击原理
2.3 DDoS攻击的典型过程
2.4 DDoS攻击分类
2.5 典型的DDoS攻击
2.5.1 典型剧毒包攻击
2.5.2 风暴型DDoS攻击
2.6 DDoS攻击工具
2.7 DDoS攻击的检测方法
2.7.1 DDoS攻击检测分类
2.7.2 DDoS攻击检测方法
2.8 DDoS攻击检测系统
第三章 DDOS攻击特征分析建模
3.1 DDoS特征选择
3.1.1 捕获网络流量的方法
3.2 基于信息熵的特征模型
3.2.1 信息熵的基本原理
3.2.2 基于二级滑动窗口特征计算方法
3.3 本章小结
第四章 基于概率神经网络的DDOS攻击实时检测模型
4.1 概率神经网络
4.1.1 神经网络概述
4.1.2 概率神经网络模型
4.1.3 最小风险的Bayes决策
4.1.4 概率神经网络对样本数据的要求
4.1.5 Matlab神经网络工具箱的概率神经网络模型
4.2 基于概率神经网络的DDoS攻击实时检测模型
4.2.1 概率神经网络DDoS攻击实时检测模型
4.2.2 DDoS攻击检测模型仿真实验与结果评定
第五章 DDOS攻击实时检测原型系统设计与实现
5.1 DDoS攻击实时检测原型系统设计
5.1.1 设计平台介绍
5.1.2 DDoS攻击检测原型系统软件结构
5.1.3 DDoS攻击检测原型系统类图介绍
5.1.4 DDoS攻击检测原型系统关键技术
5.1.5 DDoS攻击检测原型系统功能
5.2 DDoS检测原型系统使用方法
第六章 总结与展望
6.1 论文的主要工作概述
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
在学期间发表的论文
江苏大学;