基于可持续性集成学习的入侵检测方案

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基于可持续性集成学习的入侵检测方案

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基于可持续性集成学习的入侵检测方案

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
符号对照表	第11-12页
缩略语对照表	第12-15页
第一章绪论	第15-21页
1.1 研究背景及意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-18页
1.3 本文研究内容	第18-20页
1.4 本文内容安排	第20-21页
第二章基于集成学习的入侵检测技术	第21-31页
2.1 入侵检测的基本架构	第21-22页
2.2 集成学习的常见分类	第22-24页
2.3 现有入侵检测方案研究	第24-28页
2.3.1 基于集成学习的入侵检测方案	第24-27页
2.3.2 基于半监督学习的入侵检测方案	第27-28页
2.4 现有研究存在的主要问题	第28-29页
2.5 本章小结	第29-31页
第三章基于可持续性集成学习的入侵检测方案	第31-51页
3.1 方案基本架构	第31-32页
3.2 基于可持续性集成学的入侵检测方案	第32-40页
3.2.1 个体学习器的训练及输出	第32-35页
3.2.2 融合模型的训练与决策	第35-38页
3.2.3 模型的可持续性更新	第38-40页
3.3 实验验证与分析	第40-49页
3.3.1 实验环境	第40页
3.3.2 实验数据描述	第40-41页
3.3.3 方案的有效性分析	第41-46页
3.3.4 方案的稳定性和可持续性	第46-48页
3.3.5 训练集大小和模型数量对结果的影响	第48-49页
3.4 本章小结	第49-51页
第四章基于集成迁移学习的入侵检测方案	第51-67页
4.1 方案概述与架构	第51-52页
4.2 基于集成迁移学习的入侵检测方案	第52-57页
4.2.1 基于少量标记数据的场景	第52-56页
4.2.2 基于少量未标记数据的场景	第56-57页
4.3 实验验证与分析	第57-65页
4.3.1 实验环境	第57-58页
4.3.2 实验数据描述	第58页
4.3.3 模拟不同网络环境底层流量的差异	第58-61页
4.3.4 场景1方案结果	第61-64页
4.3.5 场景2方案结果	第64-65页
4.4 本章小结	第61-67页
第五章总结与展望	第67-69页
5.1 总结	第67-68页
5.2 展望	第68-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73-75页
作者简介	第75-77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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