基于物联网的被动式入侵检测方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第14-15页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外相关技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的研究内容和结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 物联网被动式入侵检测系统的参数选择 | 第20-29页 |
| 2.1 基于感知层通信技术的物联网系统种类分析 | 第20-22页 |
| 2.1.1 Zigbee通信技术 | 第21页 |
| 2.1.2 蓝牙通信技术 | 第21-22页 |
| 2.1.3 Wi-Fi通信技术 | 第22页 |
| 2.2 网络参数的分析与选择 | 第22-25页 |
| 2.2.1 RSSI的介绍 | 第23-24页 |
| 2.2.2 CSI的介绍 | 第24页 |
| 2.2.3 CSI与RSSI的比较 | 第24-25页 |
| 2.3 基于RSSI的被动式入侵检测的理论基础 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 被动式入侵检测系统的主要流程与关键问题 | 第29-34页 |
| 3.1 物联网被动式入侵检测系统的主要流程 | 第29-31页 |
| 3.1.1 RSSI采集阶段 | 第30页 |
| 3.1.2 学习阶段 | 第30-31页 |
| 3.1.3 动态优化阶段 | 第31页 |
| 3.2 物联网被动式入侵检测系统的关键问题 | 第31-33页 |
| 3.2.1 RSSI的特征提取问题 | 第31-32页 |
| 3.2.2 被动入侵检测系统的特征聚类问题 | 第32页 |
| 3.2.3 被动入侵检测系统的判别分析问题 | 第32-33页 |
| 3.2.4 被动入侵检测系统的动态优化问题 | 第33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于数学形态学的特征提取 | 第34-42页 |
| 4.1 信号统计学特征的缺陷 | 第34-35页 |
| 4.2 数学形态学的相关介绍 | 第35-37页 |
| 4.3 HHS算法的相关推导 | 第37-41页 |
| 4.3.1 HHS算法定义 | 第37-39页 |
| 4.3.2 HHS算法的说明性示例 | 第39-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 特征聚类、结果判别及动态优化 | 第42-48页 |
| 5.1 特征分析方法 | 第42-45页 |
| 5.1.1 传统特征分析方法的缺陷 | 第42-43页 |
| 5.1.2 基于PAM算法建立特征聚类方法 | 第43-45页 |
| 5.2 基于AHC算法实现结果判别 | 第45-47页 |
| 5.3 检测结果的动态优化 | 第47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 实验仿真与结果分析 | 第48-65页 |
| 6.1 实验软硬件平台介绍及数据采集 | 第48-53页 |
| 6.1.1 基于Zigbee网络的数据采集 | 第48-50页 |
| 6.1.2 基于蓝牙设备的数据采集 | 第50-52页 |
| 6.1.3 基于Wi-Fi设备的数据采集 | 第52-53页 |
| 6.2 实验结果分析 | 第53-58页 |
| 6.2.1 基于HHS算法的特征提取结果及分析 | 第53-55页 |
| 6.2.2 基于PAM算法的特征聚类结果及分析 | 第55-57页 |
| 6.2.3 基于AHC算法的结果判定及分析 | 第57-58页 |
| 6.3 结果优化及分析 | 第58-59页 |
| 6.4 系统性能测试结果 | 第59-62页 |
| 6.5 不同通信方式的物联网系统中的应用结果比较 | 第62-64页 |
| 6.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第73页 |
