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音像网络异常流量与行为分析叶晓鸣 乔少杰
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目 录前言章 引言11.1 研究背景及意义11.2 国内外研究现状51.2.1 基于CiteSpace的用户行为画像建模相关文献可视化分析61.2.2 网络行为异常检测的研究现状111.. 整体网络行为研究现状121.2.4 网络个体行为研究现状131.2.5 主机群行为研究现状151.2.6 图分析技术在网络行为研究中的应用现状171.2.7 发展动态分析211.3 研究工作1.4 本书结构27第2章 网络行为分析的网络流量异常检测框架292.1 研究框架设计292.1.1 网络行为分析的研究思路292.1.2 网络行为分析的研究框架332.2 网络流量采集37. Spark数据分析原理38..1 Spark工作机理38..2 Spark Streaming41.. Spark GraphX442.4 基于Spark的网络行为分析平台的搭建482.4.1 Spark作业运行环境482.4.2 Spark作业顶层程序流程492.4.3 Spark大数据分析技术平台搭建502.4.4 Spark开发环境搭建522.5 本章小结57第3章 整体网络行为异常检测研究583.1 问题分析和解决思路593.1.1 问题分析593.1.2 研究内容603.1.3 研究思路613.2 整体网络行为构建方法和定义633.2.1 流数据形式化表征643.2.2 流量图形式化表征673.. 整体网络行为特征集和抽取算法713.3 整体网络行为异常检测方法研究733.3.1 时序数据历史时间取点法733.3.2 时序异常检测方法753.3.3 异常检测算法793.4 Spark并行化设计803.5 异常案例分析18. 异常案例分析2943.7 异常案例分析3993.7.1 一维数据分析1043.7.2 二维数据关系分析1053.7.3 时序分析方法1093.7.4 特征值统计分析11..5 异常案例分析1173.8 本章小结122第4章 网络个体行为异常检测研究1244.1 问题分析和解决思路1254.1.1 问题分析1254.1.2 研究内容1274.1.3 研究思路1284.2 网络个体行为轮廓构建的方法和定义1294.2.1 网络个体行为特征向量1304.2.2 网络个体行为特征集和抽取算法1354.3 网络个体行为的异常检测方法1374.4 Spark并行化设计1424.5 异常案例分析11424.6 异常案例分析21524.7 异常案例分析31594.8 本章小结173第5章 主机群行为异常检测研究1755.1 问题分析和解决思路1765.1.1 问题分析1765.1.2 研究内容1785.1.3 研究思路1795.2 主机群行为演化事件识别的方法和定义1815.2.1 主机群行为识别1815.2.2 动态图演化事件的定义1835.3 主机群行为的异常检测算法1885.4 Spark并行化设计1895.5 异常案例分析11915.6 异常案例分析22065.7 本章小结212第6章 总结和展望2136.1 总结2136.2 展望215参考文献217
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