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基于无监督的入侵检测
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基于无监督的入侵检测
论文目录
 
第一章 绪论第1-17 页
　　1．1 本文的研究背景和意义第7-8 页
　　1．2 入侵检测概述第8-11 页
　　　　1．2．1 入侵检测的历史发展第8 页
　　　　1．2．2 入侵检测的基本概念第8-9 页
　　　　1．2．3 入侵检测的分类第9 页
　　　　1．2．4 入侵检测系统现存的问题第9-10 页
　　　　1．2．5 入侵检测的发展方向第10-11 页
　　1．3 无监督入侵检测算法研究概述第11-14 页
　　　　1．3．1 无监督方法第11-12 页
　　　　1．3．2 无监督入侵检测算法研究第12-13 页
　　　　1．3．3 无监督入侵检测算法研究的现状与挑战第13-14 页
　　1．4 论文所做的工作第14-15 页
　　1．5 本文内容概述第15-17 页
第二章 网络模型描述及算法基础理论第17-29 页
　　2．1 网络数据模型——KDD CUP 1999数据第17-18 页
　　2．2 人工免疫系统第18-23 页
　　　　2．2．1 自然计算第18-19 页
　　　　2．2．2 人工免疫系统的发展第19-20 页
　　　　2．2．3 人工免疫系统的仿生机理与实现第20-22 页
　　　　2．2．4 研究展望第22-23 页
　　2．3 统计学习理论与支撑矢量机第23-26 页
　　　　2．3．1 统计学习理论第23-24 页
　　　　2．3．2 支撑矢量机的基本算法第24-26 页
　　　　2．3．3 小结第26 页
　　2．4 数据挖掘与孤立点挖掘第26-29 页
　　　　2．4．1 数据挖掘第26-27 页
　　　　2．4．2 孤立点挖掘第27-29 页
第三章 基于进化免疫网络的无监督异常检测第29-41 页
　　3．1 引言第29-30 页
　　3．2 基于进化免疫网络的无监督异常检测算法第30-34 页
　　3．3 实验与结果分析第34-39 页
　　　　3．3．1 实验数据预处理第34-36 页
　　　　3．3．2 实验结果与分析第36-39 页
　　3．4 小结第39-41 页
第四章 基于数据预处理和单类支撑矢量机的异常检测第41-49 页
　　4．1 引言第41-42 页
　　4．2 单类支撑矢量机第42-43 页
　　4．3 数据预选取方法第43-45 页
　　　　4．3．1 基于简单距离比较的算法第43-45 页
　　　　4．3．2 基于改进的人工进化免疫网络的数据预选取方法第45 页
　　4．4 仿真实验与结果分析第45-48 页
　　4．5 小结第48-49 页
第五章 基于孤立点挖掘和克隆选择算法的入侵检测第49-57 页
　　5．1 引言第49-50 页
　　5．2 基于克隆选择算法的孤立点挖掘第50-52 页
　　　　5．2．1 异常投影区域及稀疏度衡量第50-51 页
　　　　5．2．2 寻找稀疏的数据立方体第51-52 页
　　5．3 实验结果及分析第52-55 页
　　　　5．3．1 实验数据处理第52-53 页
　　　　5．3．2 算法参数设置第53 页
　　　　5．3．3 实验结果及分析第53-55 页
　　5．4 小结第55-57 页
结束语第57-59 页
致谢第59-61 页
参考文献第61-67 页
作者在读期间研究成果及撰写的论文第67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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