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基于流量识别的网络用户行为分析 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | ABSTRACT | 第4-8页 | | 1 绪论 | 第8-11页 | | ·研究背景 | 第8页 | | ·国内外研究现状 | 第8-9页 | | ·研究意义与目的 | 第9-10页 | | ·论文主要工作概述 | 第10-11页 | | 2 网络流量识别与分类 | 第11-17页 | | ·基本概念 | 第11页 | | ·流量识别技术 | 第11-13页 | | ·基于端口的识别 | 第11-12页 | | ·基于应用流状态统计识别 | 第12-13页 | | ·基于应用层特征签名的识别 | 第13页 | | ·报文分类技术 | 第13-16页 | | ·报文分类算法性能衡量标准 | 第14-15页 | | ·几种典型报文分类算法分析 | 第15-16页 | | ·本章小结 | 第16-17页 | | 3 网络用户行为分析 | 第17-32页 | | ·网络用户行为的概念与分类 | 第17-18页 | | ·网络用户行为的概念 | 第17页 | | ·网络用户行为的分类 | 第17-18页 | | ·网络用户行为测量与表示 | 第18-19页 | | ·网络用户行为测量 | 第18-19页 | | ·网络用户行为的表示 | 第19页 | | ·网络用户行为的分析过程 | 第19-22页 | | ·数据挖掘 | 第19-20页 | | ·网络用户行为分析的主要阶段 | 第20-21页 | | ·网络用户行为分析详细步骤 | 第21-22页 | | ·关联规则模式挖掘 | 第22-28页 | | ·基本概念 | 第22-24页 | | ·挖掘方法 | 第24-28页 | | ·规则生成 | 第28页 | | ·异常行为分析 | 第28-31页 | | ·本章小结 | 第31-32页 | | 4 网络用户行为分析模型设计 | 第32-47页 | | ·制定分析目标 | 第32页 | | ·模型体系结构设计 | 第32-33页 | | ·可扩展的网络流量识别模块框架设计 | 第33-37页 | | ·行为采集模块 | 第37-38页 | | ·网络用户行为分析相关技术设计 | 第38-45页 | | ·统计分析 | 第38页 | | ·BA_FIM 频繁项集挖掘算法设计 | 第38-44页 | | ·异常行为模式检测 | 第44-45页 | | ·管理界面模块 | 第45-46页 | | ·本章小结 | 第46-47页 | | 5 基于ONUBA 的实验原型系统实现 | 第47-62页 | | ·系统平台的构建 | 第47-48页 | | ·系统硬件平台和软件平台 | 第47-48页 | | ·系统部署 | 第48页 | | ·LINUX 内核模块原理 | 第48-49页 | | ·原型系统实现过程 | 第49-56页 | | ·流量识别主模块实现 | 第49-51页 | | ·流量识别模块扩展接口实现 | 第51-52页 | | ·流量识别功能子模块实现 | 第52页 | | ·报文分类模块实现 | 第52-53页 | | ·行为采集模块实现 | 第53-54页 | | ·在线用户行为分析模块实现 | 第54-56页 | | ·系统测试 | 第56-61页 | | ·测试环境 | 第56页 | | ·测试过程 | 第56-61页 | | ·本章小结 | 第61-62页 | | 6 结论与展望 | 第62-63页 | | ·结束语 | 第62页 | | ·工作展望 | 第62-63页 | | 致谢 | 第63-64页 | | 参考文献 | 第64-68页 | | 附录 | 第68页 | | 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第68页 |
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论文编号BS651074，这篇论文共68页
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