| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文研究背景 | 第8-9页 |
| ·入侵检测国内外研究状况 | 第9-10页 |
| ·入侵检测存在问题 | 第10页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第10-12页 |
| 第二章 入侵检测系统概述 | 第12-21页 |
| ·入侵检测的概念 | 第12页 |
| ·入侵检测的分类 | 第12-14页 |
| ·入侵检测技术发展趋势 | 第14-15页 |
| ·入侵检测模型介绍 | 第15-17页 |
| ·入侵检测产品 | 第17-19页 |
| ·本文实验数据 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 粗糙集属性约简理论 | 第21-27页 |
| ·粗糙集基本理论基础 | 第21-22页 |
| ·属性约简 | 第22-23页 |
| ·属性约简算法 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的入侵检测技术 | 第27-41页 |
| ·贝叶斯分类的理论基础 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯分类算法 | 第28-29页 |
| ·贝叶斯网络 | 第29-36页 |
| ·贝叶斯网络在入侵检测中的应用 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 具有缺失数据的贝叶斯网络结构学习过程及应用 | 第41-60页 |
| ·缺失数据的定义及形成的原因 | 第41-43页 |
| ·具有缺失数据的贝叶斯网络学习 | 第43-47页 |
| ·入侵检测算法及实验结果分析 | 第47-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 结论及未来工作 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第66页 |