基于机器学习的网络入侵检测技术研究

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基于机器学习的网络入侵检测技术研究

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基于机器学习的网络入侵检测技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究工作的背景与意义	第11-12页
1.2 网络入侵检测研究历史与现状	第12-15页
1.2.1 网络入侵检测研究历史	第12-14页
1.2.2 以往研究中存在的问题	第14-15页
1.3 本文的主要贡献与创新	第15页
1.4 论文的结构安排	第15-16页
1.5 本章小结	第16-17页
第二章问题建模与数据集介绍	第17-26页
2.1 网络入侵检测问题分析和处理流程	第17-21页
2.1.1 问题分析和建模	第17-18页
2.1.2 机器学习进行网络入侵检测的基本流程	第18-21页
2.2 CIC-IDS2017 数据集介绍	第21-25页
2.2.1 攻击类型简介	第21-23页
2.2.2 数据集特征集合	第23-25页
2.2.3 数据集中各种类型样本数	第25页
2.3 本章小结	第25-26页
第三章特征选择方法研究	第26-52页
3.1 特征选择	第26-27页
3.1.1 特征选择的方法	第26页
3.1.2 网络入侵检测中的特征选择	第26-27页
3.2 基于相关性的特征选择CFS	第27-30页
3.2.1 CFS	第27-29页
3.2.2 混合蛙跳算法	第29-30页
3.3 问题建模	第30-32页
3.4 CFS-BSFLA算法	第32-35页
3.4.1 二进制混合蛙跳	第32-34页
3.4.2 CFS-BSFLA算法	第34-35页
3.5 仿真设计与步骤	第35-40页
3.5.1 数据清洗	第36-38页
3.5.2 归一化	第38-39页
3.5.3 训练集和测试集的划分	第39页
3.5.4 仿真步骤	第39-40页
3.6 仿真结果和分析	第40-50页
3.6.1 朴素贝叶斯结果对比	第40-43页
3.6.2 决策树和随机森林结果对比	第43-45页
3.6.3 KNN结果对比	第45-47页
3.6.4 与其他特征选择方法对比	第47-50页
3.7 本章小结	第50-52页
第四章数据不平衡处理	第52-68页
4.1 数据不平衡问题	第52-55页
4.1.1 不平衡数据的度量和影响	第52-53页
4.1.2 现有处理方法	第53-54页
4.1.3 不平衡数据分类的评价指标	第54-55页
4.2 网络入侵检测中的不平衡问题	第55页
4.3 双边界下采样	第51-64页
4.3.1 随机下采样和聚类下采样	第56-58页
4.3.2 聚类边界分析	第58-62页
4.3.3 类别边界分析	第62页
4.3.4 双边界下采样	第62-64页
4.4 仿真设计与步骤	第64页
4.5 仿真结果与分析	第64-67页
4.5.1 仿真参数和结果	第64-65页
4.5.2 双边界下采样和未采样对比	第65页
4.5.3 双边界下采样和随机下采样对比	第61-66页
4.5.4 结果分析	第66-67页
4.6 本章小结	第67-68页
第五章全文总结与展望	第68-70页
5.1 全文总结	第68页
5.2 后续工作展望	第68-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-75页
攻读硕士学位期间取得的成果	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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