基于神经网络融合方法的入侵检测系统研究

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基于神经网络融合方法的入侵检测系统研究

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基于神经网络融合方法的入侵检测系统研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-7 页
1 绪论	第7-12 页
· 课题研究背景	第7 页
· 计算机网络安全现状	第7-8 页
· 入侵检测的发展	第8-10 页
· 本论文主要工作	第10-12 页
2 入侵检测系统概述	第12-21 页
· 入侵检测系统	第12-15 页
· 基于主机的入侵检测	第12-13 页
· 基于网络的入侵检测	第13 页
· 基于主机和网络的入侵检测	第13-15 页
· 入侵检测技术的分类	第15-19 页
· 基于误用的入侵检测技术	第15-16 页
· 基于异常的入侵检测	第16-19 页
· 入侵检测的标准化工作	第19-21 页
· 组件和数据	第19-20 页
· 层次和服务	第20 页
· 语言	第20-21 页
3 神经网络基本理论	第21-29 页
· 人工神经网络发展历程以及研究方向	第21-24 页
· 人工神经网络的发展历程	第21-22 页
· 神经网络与入侵检测	第22-24 页
· 人工神经网络的基本组成	第24-25 页
· 多层感知器的标准反向传播算法	第25-29 页
· 标准反向传播算法的原理	第25-26 页
· 带动量更新的反向传播算法描述	第26-29 页
4 基于神经网络融合方法的入侵检测模型	第29-38 页
· 集成学习理论	第29-30 页
· 信息融合	第30-31 页
· 基于信息融合的集成学习在入侵检测中的应用	第31-38 页
· 基于集成学习模型的入侵检测技术	第31-33 页
· 基于神经网络的融合方法描述	第33 页
· 集成学习模型	第33-35 页
· 集成学习模型的改进与实现	第35-38 页
5 实验与分析	第38-47 页
· 数据来源	第38-39 页
· 特征提取	第39-42 页
· 数据的预处理	第42-44 页
· 实验说明	第44-45 页
· 实验结果与分析	第45-47 页
6 基于神经网络融合方法的Snort分析与设计	第47-57 页
· 数据采集	第47-48 页
· Snort系统组成	第48-52 页
· Snort结构及功能	第48-50 页
· Snort总体流程	第50-52 页
· 基于神经网络融合方法的Snort设计	第52-57 页
7 总结与展望	第57-59 页
· 本文总结	第57 页
· 下一步的工作	第57-59 页
致谢	第59-60 页
参考文献	第60-63 页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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