基于聚类和支持向量机的网络入侵检测



基于聚类和支持向量机的网络入侵检测

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基于聚类和支持向量机的网络入侵检测

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-10 页
第1章绪论	第10-16 页
· 选题背景及意义	第10-12 页
· 入侵检测的需求和基本概念	第12-13 页
· 论文研究目标	第13-14 页
· 论文主要工作	第14 页
· 论文内容安排	第14-16 页
第2章基于数据挖掘技术的入侵检测	第16-38 页
· 入侵检测定义和方法	第16-19 页
· 入侵检测定义	第16-17 页
· 入侵检测方法	第17-19 页
· 入侵检测系统	第19-21 页
· 入侵检测系统的评价标准	第21-23 页
· 数据挖掘的起源和定义	第23-25 页
· 数据挖掘算法的分类和方法	第25-28 页
· 数据挖掘的过程	第28-29 页
· 数据挖掘在入侵检测中应用的必要性和基本框架	第29-32 页
· 数据挖掘在入侵检测中的必要性	第29-31 页
· 基于数据挖掘的入侵检测框架	第31-32 页
· 相关理论知识	第32-37 页
· 机器学习的基本问题的表示	第32-33 页
· 经验风险最小化	第33-34 页
· 统计学习理论相关内容	第34-37 页
· 本章小结	第37-38 页
第3章模糊C 均值聚类在入侵检测中的应用	第38-52 页
· DMIDS 的优点	第38-39 页
· 模糊C 均值聚类在入侵检测中的应用	第39-44 页
· 模糊C 均值聚类算法分析	第39-42 页
· 隶属度的解释	第42-44 页
· 实验	第44-51 页
· 实验数据KDDcup99 数据描述	第44-48 页
· 检测算法性能的测度	第48 页
· 数据处理	第48-49 页
· 实验训练集和检测结果	第49-51 页
· 本章小结	第51-52 页
第4章高维、异构 SVM 核函数构造及应用	第52-63 页
· 线性支持向量机	第52-54 页
· 非线性支持向量机	第54-55 页
· SMO 算法的原理	第55-58 页
· 两个 Lagrange 乘子的优化问题	第55-56 页
· SMO 算法描述	第56-58 页
· 新核函数的构造	第58-60 页
· 实验和结果	第60-61 页
· 本章小结	第61-63 页
第5章基于支持向量机和模糊 C 均值聚类的入侵检测算法	第63-71 页
· 基于模糊 C 均值聚类和支持向量机的入侵检测算法	第63-67 页
· FCMSMO 训练算法	第64-65 页
· FCMSMO 检测算法	第65-67 页
· 实验和结果	第67-70 页
· 本章小结	第70-71 页
结论	第71-73 页
参考文献	第73-78 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第78-79 页
致谢	第79-80 页
作者简介	第80页

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