基于支持向量机的入侵检测技术



基于支持向量机的入侵检测技术

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基于支持向量机的入侵检测技术

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-9页
1 绪论	第9-14页
· 研究背景及意义	第9-12页
· 网络安全面临的威胁	第9-10页
· 研究入侵检测的必要性	第10-11页
· 入侵检测与P2DR模型	第11-12页
· 入侵检侧技术的发展历程及研究现状	第12页
· 论文的研究内容和组织结构	第12-14页
· 论文的研究内容	第12-13页
· 论文的组织结构	第13-14页
2 入侵检测基本概念	第14-23页
· 入侵检测系统的概念、模型及功能	第14-15页
· 入侵检测系统的分类	第15-16页
· 入侵检测系统的信息源	第16页
· 入侵检测过程	第16-17页
· 入侵检测技术	第17-19页
· 入侵检测系统的性能评估	第19-21页
· 入侵检测技术的发展趋势	第21-23页
3 支持向量机的理论基础	第23-34页
· 核函数理论	第23-27页
· 描述相似性的工具—内积	第23-24页
· 核函数的概念	第24-25页
· Mercer定理	第25-26页
· 正定核的等价定义与核函数的构造	第26页
· 常用的几种核函数	第26-27页
· 最优化理论	第27-28页
· 最优化问题的数学描述	第27页
· 凸约束问题的最优性条件	第27-28页
· 对偶理论	第28页
· 统计学习理论	第28-34页
· 经验风险最小化原则	第28-30页
· VC维	第30页
· 结构风险最小化原则	第30-32页
· 基于间隔的推广估计	第32-34页
4 支持向量机方法	第34-44页
· 最大间隔原则	第34页
· 两类问题的分类支持向量机	第34-39页
· 线性可分支持向量分类机	第34-36页
· 线性支持向量分类机	第36-37页
· 可分支持向量分类机	第37-38页
· 支持向量分类机	第38-39页
· 其它类型的支持向量机	第39-41页
· 1-类支持向量机	第39-41页
· 多类分类问题	第41页
· 实现支持向量机的算法	第41-44页
5 支持向量机方法实现入侵检测的策略	第44-55页
· 支持向量机方法实现入侵检测的基本思想	第44页
· 入侵检测模型及工作流程	第44-47页
· 面向网络连接信息的入侵检测模型	第44-46页
· 基于支持向量机的入侵检测模型	第46-47页
· 异构数据集上的核函数	第47-50页
· 异构数据集	第47页
· 异构数据集上的距离定义	第47-48页
· 基于HVDM距离的RBF型核函数	第48-50页
· 训练数据集的规模确定	第50-51页
· 训练样本的加权处理	第51-52页
· 特征过滤与加权	第52-55页
· 特征过滤	第53-54页
· 特征加权	第54-55页
6 实验与结果分析	第55-67页
· 实验总体构思	第55页
· 实验数据集描述	第55-58页
· 实验数据准备	第58-60页
· 实验及结果	第60-67页
· 核函数的确定与参数的选择	第60-61页
· 异常检测实验及结果	第61-63页
· 特征过滤实验及结果	第63-65页
· 特征加权实验及结果	第65-67页
7 总结与展望	第67-69页
· 本论文工作总结	第67页
· 进一步研究方向	第67-69页
致谢	第69-70页
参考文献	第70-75页
独创性声明	第75页
学位论文版权使用授权书	第75页

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