基于模糊支持向量机的入侵检测研究

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基于模糊支持向量机的入侵检测研究

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基于模糊支持向量机的入侵检测研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-8页
1 绪论	第8-11页
· 选题背景	第8-9页
· 国内外现状综述	第9页
· 论文研究的内容	第9-10页
· 论文研究的目的	第10页
· 论文的创新点	第10页
· 本章小结	第10-11页
2 支持向量机算法	第11-21页
· 支持向量机算法	第11-19页
· 理论背景	第11-13页
· 机器学习的基本问题	第13-15页
· 统计学习理论的核心内容	第15-17页
· 方法介绍	第17-19页
· 模糊支持向量机	第19-20页
· 小结	第20-21页
3 入侵检测系统及其评测	第21-31页
· 入侵检测系统介绍	第21-27页
· 入侵检测系统概念	第21-22页
· 入侵检测系统模型	第22-25页
· 存在的问题	第25-26页
· 小结	第26-27页
· 网络入侵检测系统介绍	第27页
· 网络入侵方式	第27-28页
· 网络入侵检测系统评估	第28-29页
· 权威的入侵检测评估	第29-30页
· DARPA98 年的评估报告	第29页
· DARPA99 年评估	第29-30页
· 小结	第30-31页
4 模糊支持向量机分类器研究	第31-39页
· Rosenblatt 线性分类器	第31-33页
· 核函数特征空间	第33-34页
· 泛化性理论	第34-36页
· 最优化理论	第36-37页
· 模糊支持向量机	第37-38页
· 小结	第38-39页
5 基于模糊支持向量机分类器的网络入侵研究	第39-45页
· 网络入侵特征	第39-40页
· 模糊支持向量机分类器与入侵检测特征的结合	第40-41页
· 基于模糊支持向量机分类器的网络入侵实验	第41-43页
· 上述实验结果分析	第43-44页
· 小结	第44-45页
6 基于模糊支持向量机的网络入侵检测系统	第45-52页
· Bro 简介	第45页
· Bro 系统结构与原理	第45-46页
· libpcap	第45-46页
· 事件引擎	第46页
· 策略脚本解释器	第46页
· Bro 语言	第46-47页
· 基于模糊支持向量机的网络入侵检测系统	第47-49页
· libcap	第47-48页
· 事件引擎	第48页
· Fsvms	第48页
· 策略脚本解释器	第48-49页
· Bro 策略脚本解析实验	第49-51页
· 小结	第51-52页
7 结论与展望	第52-54页
· 结论	第52-53页
· 对今后工作的展望	第53-54页
参考文献及书目	第54-56页
致谢	第56-57页
附录学习期间参加科研项目及发表论文情况	第57-58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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