声明
摘要
第一章绪论
1．1研究背景与选题意义
1．2国内外研究现状
1．2．1安全分析方法发展过程
1．2．2流量行为分析方法研究现状
1．2．3网络流量最常检测研究现状
1．3论文的主要研究内容与创新
1．4本章小结
第二章细粒度高效用动态应用指纹提取方法
2．1问题描述
2．1．1应用指纹与N-gram模型
2．1．2本章的难点与创新
2．1．3本章主要内容和结构
2．2数据预处理
2．2．1 SSL／TLS加密协议与通信过程
2．2．2网络流量划分
2．2．3 DNS域名文本聚类
2．3细粒度高效用动态应用指纹提取
2．3．1应用指纹的效用
2．3．2构建Huf算法的N-gram树Huf-Tree
3．3．3基于Huf-Tree的动态应用指纹提取算法
2．4实验分析
2．4．1“非入侵式”模型
2．4．2 IAT流量划分实验
2．4．3应用指纹完整性实验
2．4．4高效用应用指纹提取实验
2．5本章小结
第三章基于Length-Ware限制聚类的Markov加密流量分类
3．1 问题描述
3．2 Markov过程与报文状态转换
3．3基于Length-Ware的限制聚类Markov加密流量分类算法
3．3．1通信状态转换过程
3．3．2 Length-Ware报文状态转换模型
3．3．3基于限制聚类的报文N-gram模型
3．4实验分析
3．5本章小结
第四章基于Sketch的变迁式异常侦测方法
4．1 问题描述
4．1．1 侦测模型
4．1．2本章的难点与创新
4．1．3本章主要内容和结构
4．2 Sketch-based网络流量结构化过程
4．3基于Sketch的变迁式异常侦测方法
4．3．1基于CNN-LSTM的网络时空特征提取
4．2．2基于Baseline变迁的行为模式侦测方法
4．4实验分析
4．5本章小结
第五章结论与展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
作者和导师简介
