基于深度学习的异常网络流量检测算法研究

目录

声明

摘要

第一章绪论

1．1研究背景与意义

1．2国内外研究现状

1．2．1无监督异常检测

1．2．2有监督异常检测

1．3论文研究内容与组织结构

第二章相关基础理论与技术概况

2．1异常检测

2．2单分类

2．3结构化数据

2．4深度学习网络

第三章基于单类长短期记忆网络的无监督异常检测算法

3．1．1网络设计

3．1．2OC-LSTM算法

3．2实验设置

3．2．1对比的方法

3．2．2实验数据集

3．2．3评价标准

3．3实验结果与分析

3．3．1NSL-KDD上单分类实验

3．3．2CIC-IDS2017上单分类实验

3．3．3MAWILab上单分类实验

3．4本章小结

第四章基于结构化数据处理的深度异常检测算法

4．1．1预处理

4．1．2结构化

4．1．3特征选择

4．1．4数据增强

4．1．5网络架构选择

4．2实验设置

4．2．1实验数据

4．2．2评价指标

4．2．3数据准备

4．3实验结果与分析

4．3．1网络架构选择

4．3．2数据增强实验

4．3．3特征选择实验

4．3．4对比实验

4．4本章小结

第五章智能异常网络流量检测动态监控系统

5．1需求分析与总体设计

5．2模块设计与流程实现

5．2．1网络探测模块

5．2．2安全中心模块

5．2．3控制中心模块

5．2．4数据中心模块

5．3系统验证实验

5．3．1测试环境

5．3．2实验设置

5．3．3异常检测结果与分析

5．4本章小结

6．1论文工作总结

6．2研究展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术成果