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基于数据融合技术的网络异常检测模型的研究

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基于数据融合技术的网络异常检测模型的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
致谢第7-12页
第一章 绪论第12-16页
  · 课题研究背景及其意义第12-13页
  · 国内外研究现状第13-14页
  · 主要工作第14页
  · 本文的组织安排第14-16页
第二章 数据融合理论及技术分析第16-27页
  · 数据融合的概念第16页
  · 数据融合的经典模型第16-20页
    · 检测级融合第17-18页
    · 位置级融合第18页
    · 目标识别级融合第18-20页
    · 态势评估和威胁估计第20页
  · 数据融合常用的方法第20-26页
    · 基于贝叶斯(Bayes)理论的数据融合方法第21-22页
    · 基于 D-S 证据理论的融合方法第22-24页
    · 基于神经网络的融合方法第24-26页
    · 其他融合方法第26页
  · 小结第26-27页
第三章 粗糙集及其正域扩展的属性约简研究第27-35页
  · 粗糙集基本理论第27-28页
  · 粗糙集的正域扩展第28-32页
  · 常用的决策表属性约简算法第32-33页
  · 基于正域扩展的属性约简算法第33-34页
    · 认知核属性第33-34页
    · 认知属性约简第34页
  · 小结第34-35页
第四章 基于粗糙集理论和支持向量机的入侵检测模型的研究第35-57页
  · 入侵检测的基本概念第35页
  · 通用入侵检测系统模型第35-37页
    · Denning 通用入侵检测模型第35-36页
    · CICF 通用入侵检测模型第36页
    · 入侵检测的工作流程第36-37页
  · 入侵检测的分类第37-39页
  · 网络异常检测的常用方法第39-40页
  · 支持向量机理论第40-45页
    · 统计学习理论第41页
    · 最优分类超平面第41-43页
    · 核函数第43-44页
    · 构造支持向量机第44-45页
    · 多分类支持向量机第45页
  · 基于 RS-SVM 的网络异常检测模型第45-47页
    · 支持向量机应用于入侵检测的可行性分析第45页
    · 基于 RS-SVM 的网络异常检测模型分析第45-47页
  · 仿真及分析第47-56页
    · 实验环境第47页
    · 数据集介绍第47-49页
    · 实验步骤第49-55页
    · 实验结果集分析第55-56页
  · 小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-58页
  · 全文总结第57页
  · 进一步展望第57-58页
参考文献第58-61页
研究生期间发表论文情况第61-63 页

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