基于混合神经网络的入侵检测技术的研究

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基于混合神经网络的入侵检测技术的研究

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基于混合神经网络的入侵检测技术的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1. 论文的研究背景	第10-11页
1.2. 论文的研究意义	第11-13页
1.3. 国内外研究现状	第13页
1.4. 论文的主要工作	第13页
1.5. 论文的组织结构	第13-16页
第2章网络安全和入侵检测系统概述	第16-36页
· 网络安全问题	第16-21页
· 安全的概念	第16页
· 入侵的概念	第16页
· 入侵的一般过程	第16-18页
· 常见的攻击原理与特征	第18-19页
· 网络安全问题的根源	第19-20页
· 传统的网络安全技术	第20-21页
· 入侵检测系统概述	第21-27页
· 侵检测的基本概念	第22-23页
· 入侵检测技术的原理	第23-25页
· 入侵检测通用模型	第25-27页
· 入侵检测技术分类	第27-33页
· 按数据源分类	第27-29页
· 按分析方法分类	第29-33页
· 侵检测系统的存在的问题	第33-34页
· 侵检测的发展趋势	第34-36页
第3章基于SOM_BP混合神经网络的入侵检测模型	第36-60页
· 人工神经网络	第36-47页
· 人工神经网络发展历程	第36-38页
· 人工神经网络的基本模型	第38-43页
· 人工神经网络的基本功能	第43-44页
· 人工神经网络的学习规则	第44-47页
· SOM神经网络和SOM算法	第47-49页
· SOM网络算法的思路	第47页
· SOM算法的数学描述	第47-48页
· SOM神经网络的优缺点	第48-49页
· BP神经网络和BP算法	第49-53页
· BP网络算法的思路	第49-50页
· BP算法的数学描述	第50-52页
· BP神经网络的优缺点	第52-53页
· 人工神经网络在网络入侵检测中的应用	第53-54页
· 人工神经网络应用于入侵检测的优点	第53页
· 人工神经网络应用于异常检测存在的问题	第53-54页
· 混合结构神经网络模型	第54-56页
· 改进的主成分分析算法	第56-60页
第4章实验仿真及数据分析	第60-72页
· 入侵检测系统和算法的评估标准	第60-61页
· 数据来源	第61-67页
· 数据的获取	第61页
· 数据的预处理	第61-67页
· 仿真结果及分析	第67-72页
第5章结论与展望	第72-74页
· 结论	第72页
· 展望	第72-74页
参考文献	第74-77页
致谢	第77 页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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