基于分类器选择集成的入侵检测方法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 1 绪论 | 第15-35页 |
| ·课题研究背景 | 第15-16页 |
| ·网络安全的定义以及目前所受的威胁 | 第16-18页 |
| ·常见的网络攻击方式 | 第18-20页 |
| ·网络安全与入侵检测 | 第20-29页 |
| ·入侵检测的概念 | 第21-22页 |
| ·入侵检测的发展及研究现状 | 第22-27页 |
| ·目前入侵检测技术面临的挑战 | 第27-29页 |
| ·分类器集成在入侵检测中的应用概述 | 第29-32页 |
| ·论文的主要研究内容及论文的组织 | 第32-35页 |
| 2 入侵检测系统 | 第35-57页 |
| ·入侵检测概述 | 第35-39页 |
| ·入侵检测的产生 | 第35-36页 |
| ·入侵检测的概念及其原理 | 第36-39页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第39-52页 |
| ·基于主机的入侵检测系统 | 第40-42页 |
| ·基于网络的入侵检测系统 | 第42-45页 |
| ·基于异常检测的入侵检测系统 | 第45-49页 |
| ·基于误用检测的入侵检测系统 | 第49-51页 |
| ·两种检测方法的分析与比较 | 第51-52页 |
| ·入侵检测的通用模型 | 第52-54页 |
| ·入侵检测系统的发展方向 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 3 基于分类器集成的入侵检测模型与实验环境 | 第57-69页 |
| ·基于分类器集成的入侵检测模型 | 第57-59页 |
| ·实验数据与环境 | 第59-67页 |
| ·实验数据的选取 | 第59-61页 |
| ·实验数据的处理 | 第61-67页 |
| ·实验所用平台 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 4 分类器集成差异性研究 | 第69-83页 |
| ·差异性度量的概念 | 第69-70页 |
| ·一对一差异性度量 | 第70-73页 |
| ·Q 统计量 | 第71-72页 |
| ·相关系数 | 第72页 |
| ·不一致度量 | 第72-73页 |
| ·双错度量 | 第73页 |
| ·非成对差异性度量 | 第73-76页 |
| ·熵度量 | 第74页 |
| ·相互一致性度量κ | 第74-75页 |
| ·困难度量θ | 第75页 |
| ·一致失败差异度 | 第75-76页 |
| ·一种新的分类器差异性度量方法 | 第76-82页 |
| ·实验描述 | 第77-78页 |
| ·实验结果分析 | 第78-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 5 分类器集成研究 | 第83-107页 |
| ·分类器集成概述 | 第83-87页 |
| ·分类器集成的系统架构 | 第87-91页 |
| ·级联结构 | 第88-89页 |
| ·并联结构 | 第89-91页 |
| ·分类器集成方法 | 第91-97页 |
| ·Bagging 算法 | 第91-93页 |
| ·Boosting 算法 | 第93-96页 |
| ·Random Subspace 方法 | 第96-97页 |
| ·分类器选择性集成方法 | 第97-106页 |
| ·分类器选择性集成方法的思想 | 第97-98页 |
| ·基于准确率和差异性的分类器选择集成方法 | 第98-101页 |
| ·分类器选择性集成实验结果分析 | 第101-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 6 结束语 | 第107-110页 |
| ·本文的总结 | 第107-108页 |
| ·下一步的工作 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-119页 |
| 作者简历 | 第119-120页 |
| 附件 | 第120-121页 |
