| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要内容及组织结构 | 第10-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第13-27页 |
| 2.1 入侵检测技术概述 | 第13-20页 |
| 2.2 深度学习概述 | 第20-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于贝叶斯网络的入侵检测技术 | 第27-43页 |
| 3.1 相关基础理论 | 第27-31页 |
| 3.2 贝叶斯分类算法 | 第31-33页 |
| 3.3 贝叶斯网络介绍 | 第33-37页 |
| 3.4 贝叶斯网络在入侵检测中的应用 | 第37-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 动态贝叶斯网络下的入侵检测 | 第43-55页 |
| 4.1 动态贝叶斯网络概述 | 第43页 |
| 4.2 滑动窗口更新算法 | 第43-44页 |
| 4.3 动态贝叶斯网络下的入侵检测 | 第44-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 个人简介 | 第60页 |