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基于流量的WSN入侵检测方法研究

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基于流量的WSN入侵检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-13页
第1章 绪论第13-23页
  1.1 课题的研究背景与意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状第14-20页
    1.2.1 无线传感器网络安全技术第14页
    1.2.2 入侵检测技术第14-19页
    1.2.3 实验数据集第19-20页
  1.3 现有研究存在的问题与不足之处第20-21页
  1.4 论文主要研究内容和创新工作第21页
  1.5 论文的组织结构与安排第21-23页
第2章 相关理论和基本原理第23-32页
  2.1 WSN体系结构第23-24页
  2.2 无线传感器入侵检测技术第24-25页
    2.2.1 WSN入侵检测模型第24-25页
    2.2.2 入侵检测方法评价指标第25页
  2.3 信息增益比特征选择技术第25-27页
  2.4 集成学习原理及方法第27-29页
  2.5 随机森林原理第29-30页
  2.6 深度森林原理及方法第30-31页
    2.6.1 级联森林第30页
    2.6.2 深度森林算法原理第30-31页
  2.7 本章小结第31-32页
第3章 基于信息增益比与Bagging算法的WSN入侵检测模型第32-42页
  3.1 引言第32页
  3.2 提出的入侵检测模型与算法实现第32-34页
    3.2.1 入侵检测模型第32-34页
    3.2.2 算法实现第34页
  3.3 实验结果与分析第34-40页
    3.3.1 实验数据集处理第35-37页
    3.3.2 特征选择方法第37-38页
    3.3.3 算法性能比较第38-40页
  3.4 本章小结第40-42页
第4章 基于随机森林与深度森林的分布式WSN入侵检测模型第42-53页
  4.1 引言第42页
  4.2 提出的入侵检测模型与算法实现第42-46页
    4.2.1 分布式入侵检测模型第42-44页
    4.2.2 算法实现第44-46页
  4.3 实验结果与性能分析第46-50页
    4.3.1 实验数据集处理第46页
    4.3.2 簇头节点部分实验结果分析第46-48页
    4.3.3 基站部分实验结果分析第48-50页
  4.4 论文提出的两种入侵检测模型的性能对比第50-51页
  4.5 本章小结第51-53页
总结和展望第53-55页
参考文献第55-62页
致谢第62-63页
附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文第63页

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