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基于统计特征的网络入侵检测技术研究

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基于统计特征的网络入侵检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  · 研究背景及研究意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-10页
  · 主要研究内容及论文结构第10-12页
    · 主要研究内容第10-11页
    · 论文结构第11-12页
第二章 入侵检测技术基础第12-28页
  · 网络入侵原理第12-14页
    · 网络中的安全问题第12页
    · 网络入侵的一般步骤第12-13页
    · 常见入侵技术第13-14页
  · 入侵检测的概念第14-15页
  · 入测检测系统的分类第15-18页
    · 基于主机的入侵检测系统第15-16页
    · 基于网络的入侵检测系统第16-17页
    · 分布式入侵检测系统第17-18页
  · 入侵检测技术概述第18-21页
    · 常见的异常入侵检测技术第18-20页
    · 常见的误用入侵检测技术第20-21页
  · 入侵检测模型第21-25页
    · IDES模型第21-22页
    · CIDF模型第22-23页
    · Agent模型第23-24页
    · 蜜罐模型第24-25页
  · 入侵检测系统现有问题与发展方向第25-27页
    · 入侵检测系统的问题第25-26页
    · 入侵检测系统的发展方向第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第三章 网络流量统计特征的设计与流量识别算法第28-40页
  · 网络流量分析技术第28-29页
    · 包过滤技术第28页
    · 深度包检测技术第28-29页
    · 动态流量检测技术第29页
  · 基于统计特征的流量识别技术的算法设计第29-36页
    · 算法的思想与流程第29-30页
    · 应用会话流统计特征设计第30-34页
    · 特征模型库的设计与生成第34-36页
  · 基于相对熵的识别算法第36-37页
  · 基于相对熵的特征选择算法第37-39页
    · 算法思想第38页
    · 算法伪代码第38-39页
  · 本章总结第39-40页
第四章 基于支持向量机和统计特征的入侵检测模型第40-52页
  · 支持向量机基本原理第40-43页
    · 统计学习理论第40-41页
    · 线性分类函数第41-43页
    · 核函数第43页
  · 基于Fisher距离的有向无环图支持向量机第43-47页
    · 多类支持向量机第43-44页
    · Fisher距离第44-46页
    · 基于Fisher距离的有向无环图支持向量机第46-47页
  · 流量识别算法的设计第47-48页
    · 统计特征的DAGSVM模型第47页
    · 算法的整体流程第47-48页
  · 实验及结果分析第48-51页
  · 本章小结第51-52页
第五章 入侵检测系统的设计与实现第52-69页
  · 系统基本架构设计第52-53页
  · 系统的模块设计第53-60页
    · 协议解码模块第53-54页
    · 会话管理模块第54-56页
    · 模型训练模块第56-58页
    · 入侵检测模块第58-60页
  · 系统的实现与测试第60-68页
    · 代码结构第60-62页
    · 系统的实现第62-64页
    · 测试结果分析第64-68页
  · 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
  · 论文工作总结第69页
  · 未来工作展望第69-71页
参考文献第71-74页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第74-75页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第75-76页
致谢第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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