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物理隔离网闸的过滤技术研究和实现

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物理隔离网闸的过滤技术研究和实现
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-13 页
第一章 绪论第13-21 页
  · 网络信息安全的重要性第13 页
  · 传统的网络安全防御手段和技术的局限性第13-15 页
  · 网络隔离技术第15-17 页
    · 网络隔离的技术思路第15 页
    · 网络隔离技术的发展背景第15-16 页
    · 网络隔离技术的研究现状第16-17 页
  · 物理隔离网闸第17-18 页
    · 物理隔离网闸的技术背景和现状第17-18 页
    · 物理隔离网闸SGAP 的内容过滤模块第18 页
  · 论文的研究内容和结构安排第18-21 页
第二章 隔离网闸 SGAP第21-27 页
  · 物理隔离网闸的数据交换原理第21-23 页
  · 隔离网闸 SGAP 结构体系第23-26 页
    · 隔离网闸 SGAP 的系统逻辑结构第23-24 页
    · SGAP 的软件协议栈结构第24-25 页
    · 隔离网闸SGAP 传输协议模型第25-26 页
  · 本章小结第26-27 页
第三章 文本过滤的基本知识第27-55 页
  · 文本过滤技术第27-29 页
    · 文本过滤系统的类型第27-28 页
    · 文本过滤的基本原理第28-29 页
  · 文本的预处理第29-34 页
    · 英文 Stemming第29-30 页
    · 中文的自动分词第30 页
    · 多模式匹配算法第30-34 页
  · 文本的表达(TEXT REPRESENTATION)第34-37 页
    · 布尔模型第34 页
    · 概率模型第34-35 页
    · 向量空间模型(VSM)第35-37 页
  · 文本特征选择(FEATURE SELECTION)第37-43 页
    · 文本特征选择的特点第38 页
    · 基于Filter 的特征选择方法第38-41 页
    · 基于粗糙集的特征选择方法第41-43 页
  · 特征项权重第43-45 页
  · 文本过滤算法第45-51 页
    · 传统贝叶斯(Naive Bayes)算法第45-46 页
    · 支持向量机(Support Vector Machines , SVMs)第46-49 页
    · K 个最近邻法(K-Nearest Neighbor, KNN)第49 页
    · 向量空间模型法(VSM)第49-50 页
    · 神经网络法(NNet)第50 页
    · 文本分类方法总结第50-51 页
  · 文本聚类技术第51-54 页
    · 文本聚类过程第51-52 页
    · 文本聚类的方法第52 页
    · 文本聚类的算法第52-54 页
  · 本章小结第54-55 页
第四章 隔离网闸 SGAP 的智能文本过滤方案第55-66 页
  · SGAP 的安全功能引擎第55-57 页
  · 智能文本过滤方案第57-64 页
    · 文本预处理模块第59-63 页
    · 混合特征选择第63 页
    · 过滤引擎第63-64 页
  · 本章小结第64-66 页
第五章 混合特征选择和改进的 KNN 过滤算法第66-78 页
  · 混合特征选择方法第66-72 页
    · 初步特征选择第67 页
    · 向量权重及归一化计算第67-68 页
    · 决策表构建和离散第68-69 页
    · 二次特征选择第69-71 页
    · 实验和结果第71-72 页
  · 改进的KNN 算法第72-77 页
    · 传统KNN 算法第72-74 页
    · 改进的KNN 算法第74-75 页
    · 实验和结果第75-77 页
  · 本章小结第77-78 页
第六章 全文总结第78-80 页
  · 论文工作第78 页
  · 工作展望第78-80 页
参考文献第80-82 页
致谢第82-83 页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第83 页

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