基于Copula网络分类器的病毒网站检测与分类

发布时间：2017-05-16 05:04

  本文关键词：基于Copula网络分类器的病毒网站检测与分类，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网以及网络技术的发展,人们越来越频繁地通过网络来收发信息.然而,众多网站中不乏一些病毒网站的存在,不仅导致许多用户信息的泄露还造成巨大的经济损失.鉴于此,对病毒网站的检测与分类就显得非常重要.但在以往的相关研究中,考虑特征变量之间相依关系的研究相对较少.针对该不足,本文将引入copula函数,并将基于copula方法的网络分类器模型用于病毒网站的检测与分类中,该模型既可以考虑到特征变量的相依性,也可以解决复杂区域连续特征变量分类问题.本文中,copula网络分类器模型首先提取跨层特征向量;其次,对这些特征向量的数据集进行训练,建立基于copula的网络分类器.此外,本文还进行了大量的模拟研究与实例分析,分析结果进一步表明所提copula网络分类器的有效性.本文的研究能够为病毒网站的分类提供可靠和高效的计算方法.
【关键词】：网络 病毒网站 分类 Copula
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.092;F224
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 引言7-12
• 1.1 研究背景和意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.3 论文的主要工作10
• 1.4 文章结构安排10-12
• 第二章 理论基础12-17
• 2.1 贝叶斯网络概述12
• 2.2 贝叶斯网络学习12-13
• 2.2.1 贝叶斯网络结构学习12-13
• 2.2.2 贝叶斯网络参数学习13
• 2.3 贝叶斯网络分类器模型13-15
• 2.3.1 朴素贝叶斯分类器13-14
• 2.3.2 树增强型朴素贝叶斯分类器模型14-15
• 2.4 支持向量机分类器模型15-16
• 2.5 随机森林分类器模型16
• 2.6 J48分类器模型16-17
• 第三章 Copula贝叶斯网络和copula网络分类器17-25
• 3.1 Copula介绍17-18
• 3.2 Copula贝叶斯网络18-19
• 3.3 Copula网络分类器19-21
• 3.3.1 条件copula19-20
• 3.3.2 Copula网络分类器20-21
• 3.4 Copula网络分类器的参数学习21-23
• 3.4.1 单变量的密度估计21-22
• 3.4.2 参数估计22
• 3.4.3 结构学习和模型选择22-23
• 3.5 实例分析23-25
• 第四章 实证分析25-39
• 4.1 数据收集25-27
• 4.2 数据的预处理27
• 4.3 数据描述27-31
• 4.3.1 应用程序层特征27-29
• 4.3.2 基于网络层特征29-31
• 4.4 评价指标的设定31-32
• 4.5 跨层数据实验结果与分析32-37
• 4.5.1 实验结果与分析 132-34
• 4.5.2 实验结果与分析 234-37
• 4.6 CNC模型网站检测分析37-39
• 第五章 总结与展望39-40
• 5.1 工作总结39
• 5.2 未来展望39-40
• 参考文献40-43
• 致谢43

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本文编号：369592