基于SVM的入侵检测技术在医院统一外联平台中的研究

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基于SVM的入侵检测技术在医院统一外联平台中的研究

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基于SVM的入侵检测技术在医院统一外联平台中的研究

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-9 页
第一章引言	第9-14 页
· 课题背景	第9 页
· 研究目的及意义	第9-11 页
· 国内外研究现状	第11-12 页
· 论文研究内容	第12-13 页
· 论文组织结构	第13-14 页
第二章基础理论	第14-24 页
· 入侵检测模型及其讨论	第14-15 页
· 支持向量机原理及其讨论	第15-19 页
· VC维理论和结构风险最小原理	第15-17 页
· 数据线性可分	第17-19 页
· 数据非线性可分	第19 页
· 人工蜂群算法原理及其讨论	第19-22 页
· BM模式匹配算法	第22-23 页
· 本章小结	第23-24 页
第三章人工蜂群算法的支持向量机参数优化模型	第24-35 页
· 支持向量机核函数选择和参数分析	第24-27 页
· 核函数选择实验与分析	第24-25 页
· 支持向量机参数选择实验与分析	第25-27 页
· 人工蜂群优化SVM参数模型	第27-29 页
· 人工蜂群优化SVM参数有效性实验	第29-33 页
· KDD CUP99实验数据集分析	第29-30 页
· 实验数据预处理	第30-31 页
· SVM算法优化前后性能验证与分析	第31-33 页
· SVM算法优化后有效性验证与分析	第33 页
· 本章小结	第33-35 页
第四章基于优化的SVM入侵检测系统实现	第35-49 页
· 入侵检测框架	第35-36 页
· 数据包捕获模块的实现	第36-37 页
· 数据收集模块的实现	第37-42 页
· 协议分析	第37-40 页
· 收集分类数据	第40-42 页
· 入侵行为识别模块的实现	第42-48 页
· 优化后的SVM算法有效性检验	第43-44 页
· 优化后的SVM算法在入侵检测中的应用	第44-45 页
· BM模式匹配算法时间性能验证与分析	第45-46 页
· BM模式匹配算法匹配次数实验与分析	第46 页
· BM算法在入侵检测中的应用	第46-48 页
· 本章小结	第48-49 页
第五章入侵检测系统在外联平台中的应用	第49-58 页
· 入侵检测系统在平台中的部署	第49-50 页
· 过滤规则设置	第50-52 页
· 网络接口及参数设置	第52-53 页
· 入侵行为识别	第53-57 页
· 攻击类型分析	第54-55 页
· 端口扫描技术	第55 页
· TCP SYN攻击的识别	第55-56 页
· Ping攻击的识别	第56-57 页
· 本章小结	第57-58 页
第六章总结和展望	第58-60 页
· 主要结论	第58 页
· 研究展望	第58-60 页
参考文献	第60-64 页
在学期间的研究成果	第64-65 页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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