伴隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)的不斷提高,網(wǎng)絡(luò)的安全性正受到前所未有的威脅,提高入侵檢測技術(shù)來應(yīng)對日益發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)攻擊手段勢在必行。網(wǎng)絡(luò)流量對網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的異常狀況具有極大的敏感性,本文針對網(wǎng)絡(luò)流量的混沌動力學(xué)特征,從混沌時序分析出發(fā),將多變量混沌時間序列分析理論應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中,以提高入侵檢測的準(zhǔn)確性及實時性。本文的主要工作如下：首先,對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行了多變量混沌時間序列相空間重構(gòu),重點研究了嵌入維數(shù)和時間延遲這兩個重構(gòu)參數(shù)的選取方法。提出了改進(jìn)的關(guān)聯(lián)積分法并將該方法應(yīng)用到多變量時序分析,在比較不同參數(shù)選取方法的預(yù)測效果之后,最終采用該方法進(jìn)行時間延遲和嵌入維數(shù)的計算。實驗結(jié)果表明,該方法在網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測中有更好的效果。其次,本文將局部多項式預(yù)測法、局部平均預(yù)測法和局部線性預(yù)測法應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中,通過比較得出,局部多項式預(yù)測法對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的效果更為準(zhǔn)確。隨后,將局部多項式預(yù)測法推廣到多變量時間序列,并和單變量時間序列的局部多項式預(yù)測法進(jìn)行比較,實驗結(jié)果表明,多變量時序局部多項式預(yù)測法有更好的預(yù)測效果。最后,作者編制了網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分析程序,對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并將采集的數(shù)據(jù)用到預(yù)測模型中進(jìn)行分... 

【文章來源】：天津理工大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
第一章 緒論
    1.1 問題的提出
    1.2 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測技術(shù)
        1.2.1 網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控在入侵檢測中的作用
        1.2.2 網(wǎng)絡(luò)流量的特征分析
    1.3 混沌時間序列預(yù)測理論
        1.3.1 混沌時間序列分析
        1.3.2 混沌理論的應(yīng)用成果
    1.4 論文的主要內(nèi)容及安排
第二章 多變量混沌時間序列相空間重構(gòu)
    2.1 混沌理論
        2.1.1 混沌的定義
        2.1.2 網(wǎng)絡(luò)流量特征混沌動力學(xué)范疇的確定
    2.2 相空間重構(gòu)
        2.2.1 相空間重構(gòu)的概念
        2.2.2 單變量時間序列相空間重構(gòu)
        2.2.3 多變量時間序列相空間重構(gòu)
    2.3 確定參數(shù)的方法
        2.3.1 求延遲時間
        2.3.2 求嵌入維數(shù)
    2.4 確定參數(shù)方法的選取
        2.4.1 相空間重構(gòu)關(guān)聯(lián)積分C-C法
        2.4.2 改進(jìn)的關(guān)聯(lián)積分法
        2.4.3 改進(jìn)的關(guān)聯(lián)積分法的多變量推廣
        2.4.4 關(guān)聯(lián)積分C-C法在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的應(yīng)用與其他方法的比較
第三章 多變量混沌時間序列預(yù)測
    3.1 局部平均預(yù)測法
    3.2 局部線性預(yù)測法
    3.3 局部多項式預(yù)測法
        3.3.1 基本模型
        3.3.2 誤差評價指標(biāo)
        3.3.3 仿真實驗
    3.4 預(yù)測法之間的比較
第四章 多變量混沌時間預(yù)測法在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的應(yīng)用
    4.1 網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測模型的建立
    4.2 網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的采集技術(shù)
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的采集技術(shù)分析
        4.2.2 對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的建模與仿真
    4.3 局部多項式預(yù)測結(jié)果
    4.4 基于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的入侵檢測分析
        4.4.1 Snort入侵檢測系統(tǒng)
        4.4.2 數(shù)據(jù)來源
    4.5 基于Snort系統(tǒng)入侵檢測效果比較
        4.5.1 檢測準(zhǔn)確度
        4.5.2 檢測效率
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和科研情況說明
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測[J]. 張玉瑞,陳劍波.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2005(11)
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碩士論文
[1]基于混沌時間序列分析與支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[D]. 謝渺.西華大學(xué) 2009
[2]網(wǎng)絡(luò)流量的混沌特性研究及網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法研究[D]. 戴悅.江南大學(xué) 2008



本文編號：3153622