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基于数据挖掘的入侵检测系统研究

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基于数据挖掘的入侵检测系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-14页
第一章 绪论第14-18页
  · 研究背景与意义第14-15页
  · 研究现状第15-17页
  · 研究的主要内容和章节安排第17-18页
第二章 入侵检测系统概述第18-28页
  · 入侵检测系统原理第18-19页
  · 入侵检测系统体系结构分类第19-22页
    · 基于主机的入侵检测系统第19-20页
    · 基于网络的入侵检测系统第20-21页
    · 混合分布式入侵检测系统第21-22页
  · 入侵检测技术第22-24页
    · 误用入侵检测第22-23页
    · 异常入侵检测第23-24页
  · 入侵检测系统设计第24-27页
    · Snort整体结构第24-25页
    · 基于数据挖掘的SR-SVM入侵检测模型设计第25-27页
  · 本章小结第27-28页
第三章 基于稀疏表示的特征描述第28-38页
  · 稀疏表示理论第28-31页
    · 词典学习第28-29页
    · 稀疏求解第29-31页
  · KDD CUP99网络入侵检测数据集第31-34页
  · SR-SVM入侵检测系统数据预处理及特征描述第34-37页
    · SR-SVM入侵检测系统数据预处理第34-36页
    · SR-SVM入侵检测系统特征描述第36-37页
  · 本章小结第37-38页
第四章 基于粒子群优化算法的支持向量机第38-49页
  · 支持向量机第38-44页
    · 支持向量机原理第38-43页
    · 支持向量机应用于入侵检测的可行性分析第43-44页
  · 粒子群优化算法对SVM参数优化第44-48页
    · 粒子群优化算法原理第44-46页
    · SR-SVM入侵检测模型检测算法第46-48页
  · 本章小结第48-49页
第五章 SR-SVM入侵检测系统实验分析第49-59页
  · 字典生成算法K-means和KSVD对比实验第50-52页
  · 稀疏个数对准确率贡献实验第52-53页
  · 支持向量机和稀疏表示支持向量机对比实验第53-55页
  · 粒子群优化算法调优支持向量机参数实验第55-58页
    · RBF核函数γ取不同值的实验结果第56-57页
    · 支持向量机C取不同值的实验结果第57-58页
  · 基于数据挖掘的入侵检测系统模型有效性验证第58页
  · 本章小结第58-59页
结论与展望第59-61页
参考文献第61-64页
后记(致谢)第64-65页
攻读学位期间发表的学术论文目录第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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