本文關鍵詞：基于Copula網(wǎng)絡分類器的病毒網(wǎng)站檢測與分類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)以及網(wǎng)絡技術的發(fā)展,人們越來越頻繁地通過網(wǎng)絡來收發(fā)信息.然而,眾多網(wǎng)站中不乏一些病毒網(wǎng)站的存在,不僅導致許多用戶信息的泄露還造成巨大的經(jīng)濟損失.鑒于此,對病毒網(wǎng)站的檢測與分類就顯得非常重要.但在以往的相關研究中,考慮特征變量之間相依關系的研究相對較少.針對該不足,本文將引入copula函數(shù),并將基于copula方法的網(wǎng)絡分類器模型用于病毒網(wǎng)站的檢測與分類中,該模型既可以考慮到特征變量的相依性,也可以解決復雜區(qū)域連續(xù)特征變量分類問題.本文中,copula網(wǎng)絡分類器模型首先提取跨層特征向量;其次,對這些特征向量的數(shù)據(jù)集進行訓練,建立基于copula的網(wǎng)絡分類器.此外,本文還進行了大量的模擬研究與實例分析,分析結果進一步表明所提copula網(wǎng)絡分類器的有效性.本文的研究能夠為病毒網(wǎng)站的分類提供可靠和高效的計算方法.
【關鍵詞】：網(wǎng)絡 病毒網(wǎng)站 分類 Copula
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.092;F224
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 引言7-12
• 1.1 研究背景和意義7-8
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 論文的主要工作10
• 1.4 文章結構安排10-12
• 第二章 理論基礎12-17
• 2.1 貝葉斯網(wǎng)絡概述12
• 2.2 貝葉斯網(wǎng)絡學習12-13
• 2.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡結構學習12-13
• 2.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)學習13
• 2.3 貝葉斯網(wǎng)絡分類器模型13-15
• 2.3.1 樸素貝葉斯分類器13-14
• 2.3.2 樹增強型樸素貝葉斯分類器模型14-15
• 2.4 支持向量機分類器模型15-16
• 2.5 隨機森林分類器模型16
• 2.6 J48分類器模型16-17
• 第三章 Copula貝葉斯網(wǎng)絡和copula網(wǎng)絡分類器17-25
• 3.1 Copula介紹17-18
• 3.2 Copula貝葉斯網(wǎng)絡18-19
• 3.3 Copula網(wǎng)絡分類器19-21
• 3.3.1 條件copula19-20
• 3.3.2 Copula網(wǎng)絡分類器20-21
• 3.4 Copula網(wǎng)絡分類器的參數(shù)學習21-23
• 3.4.1 單變量的密度估計21-22
• 3.4.2 參數(shù)估計22
• 3.4.3 結構學習和模型選擇22-23
• 3.5 實例分析23-25
• 第四章 實證分析25-39
• 4.1 數(shù)據(jù)收集25-27
• 4.2 數(shù)據(jù)的預處理27
• 4.3 數(shù)據(jù)描述27-31
• 4.3.1 應用程序層特征27-29
• 4.3.2 基于網(wǎng)絡層特征29-31
• 4.4 評價指標的設定31-32
• 4.5 跨層數(shù)據(jù)實驗結果與分析32-37
• 4.5.1 實驗結果與分析 132-34
• 4.5.2 實驗結果與分析 234-37
• 4.6 CNC模型網(wǎng)站檢測分析37-39
• 第五章 總結與展望39-40
• 5.1 工作總結39
• 5.2 未來展望39-40
• 參考文獻40-43
• 致謝43

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本文編號：369592