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免疫入侵检测中检测器优化与多形态检测研究

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免疫入侵检测中检测器优化与多形态检测研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-16页
第1章 绪论第16-32页
  1.1 研究背景与意义第16-17页
  1.2 入侵检测与人工免疫理论第17-25页
    1.2.1 入侵检测系统第17-18页
    1.2.2 生物免疫系统第18-19页
    1.2.3 人工免疫理论第19-20页
    1.2.4 免疫入侵检测基本模型第20-25页
  1.3 研究现状分析第25-29页
    1.3.1 研究现状综述第25-28页
    1.3.2 分析第28-29页
  1.4 课题来源与研究内容第29-32页
    1.4.1 课题来源第29页
    1.4.2 主要研究内容第29-30页
    1.4.3 论文的组织结构第30-32页
第2章 高维检测器处理与优化研究第32-51页
  2.1 引言第32页
  2.2 问题分析第32-36页
    2.2.1 黑洞问题第32-33页
    2.2.2 高重叠问题第33-34页
    2.2.3 缺乏属性间差异量化分析第34页
    2.2.4 维数灾难问题第34-36页
  2.3 方法实现第36-43页
    2.3.1 方法思想第36-37页
    2.3.2 涉及的原理和方法第37-41页
    2.3.3 实现过程第41-43页
  2.4 分析与实验第43-49页
    2.4.1 时间复杂度分析第44页
    2.4.2 Fisher’s Iris 数据集实验及分析第44-46页
    2.4.3 KDD CUP 1999 数据集实验及分析第46-49页
  2.5 本章小结第49-51页
第3章 检测器分布优化研究第51-66页
  3.1 引言第51页
  3.2 问题分析第51-54页
    3.2.1 边界黑洞、边界入侵、边界高重叠问题第52-53页
    3.2.2 自体多分区与检测器多分区第53-54页
  3.3 算法实现第54-59页
    3.3.1 算法思想第54-55页
    3.3.2 涉及的原理和方法第55-57页
    3.3.3 实现过程第57-59页
  3.4 分析与实验第59-64页
    3.4.1 时间复杂度分析第59页
    3.4.2 五角星数据集实验第59-63页
    3.4.3 Fisher’s Iris 数据集实验及分析第63-64页
  3.5 本章小结第64-66页
第4章 检测器更新与生成研究第66-79页
  4.1 引言第66页
  4.2 问题分析第66-67页
    4.2.1 自体与非自体子空间变化带来的问题第66-67页
    4.2.2 检测器更新常规方法的弊端第67页
  4.3 模型实现第67-71页
    4.3.1 模型思想第67-68页
    4.3.2 涉及的原理和方法第68-69页
    4.3.3 实现过程第69-71页
  4.4 分析与实验第71-78页
    4.4.1 时间复杂度分析第71页
    4.4.2 KDD CUP 1999 数据集实验及分析第71-74页
    4.4.3 网络真实数据集实验及分析第74-78页
  4.5 本章小结第78-79页
第5章 多形态检测研究第79-91页
  5.1 引言第79页
  5.2 问题分析第79-81页
    5.2.1 二进制的局限性第79-80页
    5.2.2 实值的局限性第80-81页
    5.2.3 威胁级别设置第81页
  5.3 模型实现第81-86页
    5.3.1 模型思想第81-82页
    5.3.2 涉及的原理和方法第82-84页
    5.3.3 实现过程第84-86页
  5.4 分析与实验第86-90页
    5.4.1 检测率及误报率分析第86-87页
    5.4.2 KDD CUP 1999 数据集实验及分析第87-90页
  5.5 本章小结第90-91页
结论第91-93页
参考文献第93-103页
攻读学位期间发表的学术论文第103-104页
致谢第104页

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